팬 다스 위즈 비즈
기능 은
interpolate
입니다.
method='time'
에 해당
시간 인덱스의 간격이 동일합니까?
기본 예는 다음과 같습니다 :
method='linear'
'time'과 'linear'의 차이는 시간 인덱스의 간격이 동일하지 않은 경우에만 발생합니다.
even_index = pd.date_range('2019-02-20 10:00 am',
'2019-02-20 2:00 pm', freq='1 h')
values = [10, np.nan, 30, np.nan, 50]
pd.DataFrame(values, index=even_index).interpolate(method='time')
0
2019-02-20 10:00:00 10.0
2019-02-20 11:00:00 20.0
2019-02-20 12:00:00 30.0
2019-02-20 13:00:00 40.0
2019-02-20 14:00:00 50.0
pd.DataFrame(values, index=even_index).interpolate(method='linear')
0
2019-02-20 10:00:00 10.0
2019-02-20 11:00:00 20.0
2019-02-20 12:00:00 30.0
2019-02-20 13:00:00 40.0
2019-02-20 14:00:00 50.0
내 질문은 이것이 항상 유지되는지 여부입니다. 간격이 같은 시간 인덱스
uneven_index = pd.to_datetime(['2019-02-20 10:00 am',
'2019-02-20 10:30 am', '2019-02-20 12:30 pm',
'2019-02-20 1:30 pm', '2019-02-20 2:00 pm'])
pd.DataFrame(values, index=uneven_index).interpolate(method='time')
0
2019-02-20 10:00:00 10.000000
2019-02-20 10:30:00 14.000000
2019-02-20 12:30:00 30.000000
2019-02-20 13:30:00 43.333333
2019-02-20 14:00:00 50.000000
pd.DataFrame(values, index=uneven_index).interpolate(method='linear')
0
2019-02-20 10:00:00 10.0
2019-02-20 10:30:00 20.0
2019-02-20 12:30:00 30.0
2019-02-20 13:30:00 40.0
2019-02-20 14:00:00 50.0
로 가정 할 수 있습니까?
항상 선형 보간을 수행합니까?
method='time'
- 답변 # 1
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- python : 다른 데이터 프레임의 데이터를 사용하여 데이터 프레임의 열에 대한 계산 수행
그렇습니다
문서에서 :
와이즈 비즈따라서 색인의 간격이 균등하고 적절한 방법을 사용하는 경우 (예에서 시간 색인의 경우 '시간'방법이지만 같은 간격의 값을 가진 숫자 색인의 경우 '색인'방법 일 수도 있음), 실제로 같은 결과를 얻게됩니다.