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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

    그렇습니다

    문서에서 :

    와이즈 비즈

    따라서 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.

    ‘linear’: Ignore the index and treat the values as equally spaced

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