如何“拉伸”数据帧并在现有值之间插入

Question

我遇到了一个简单的DataFrame.reindex().interpolate()问题，因为我使用的数据帧没有datetime索引。你知道吗

我的DataFrame1:t如下所示：

In[1]: import pandas as pd
t = pd.DataFrame({'D18O': [-0.47, -0.12,  0.55,  0.72,  1.8 ,  1.1 ,  0.43, -0.29, -0.55,
       -0.6 , -0.32,  0.28,  0.72,  1.1 ,  1.34,  1.32,  1.11,  0.46,
        0.09,  0.02]})

Out[2]: 
1    -0.47
2    -0.12
3     0.55
4     0.72
5     1.80
6     1.10
7     0.43
8    -0.29
9    -0.55
10   -0.60
11   -0.32
12    0.28
13    0.72
14    1.10
15    1.34
16    1.32
17    1.11
18    0.46
19    0.09
20    0.02
Name: D18O, dtype: float64

我想把它“拉伸”到430行，每行均匀间隔，中间线性插值。这是因为我的DataFrame2:env有430行，我想做一些稍后的分析，需要两个帧具有相同的维度。你知道吗

In[2]: env.index
Out[49]: RangeIndex(start=0, stop=430, step=1)

我尝试过在许多组合中重新索引和插值，但就是找不到正确的方法。我认为问题是，430不是可以被19/20整除的。你知道吗

new_idx = np.linspace(t.index[0], t.index[-1], env.shape[0])
t.reindex(new_idx).interpolate()

我认为这个qool可以工作，但是因为索引不是偶数，它跳过了t中的大多数值，留给我一个几乎空的新数据帧。你知道吗

对于重新编制索引的步骤，我期望如下：

In[3]: t['D18O']
Out[3]: 
0          0.47
2.13157     NaN
2.26315     NaN
...         ...
21.5      -0.12
22.63157    NaN
23.76315    NaN
...         ...
...         ...
430        0.02
Name: D18O, dtype: float64

索引其实并不重要，只要值是均匀分布的，并且行数与env中的行数匹配。你知道吗

Answer 1

可以将参数ffill与limit一起在^{}中使用，但问题是第一个值重复，因此可能的解决方案是将第一个助手值close 0添加到索引中，reindex，将其删除iloc，最后interpolate：

r = pd.RangeIndex(0, 430, 1)

t.loc[-0.001] = 0
t = t.sort_index()
new_idx = np.linspace(t.index[0], t.index[-1], len(r))
print (t.reindex(new_idx, method='ffill', limit=1).iloc[1:].interpolate())

               D18O
0.043291  -0.470000
0.087583  -0.454091
0.131874  -0.438182
0.176166  -0.422273
0.220457  -0.406364
0.264748  -0.390455
0.309040  -0.374545
0.353331  -0.358636
0.397622  -0.342727
0.441914  -0.326818
0.486205  -0.310909
0.530497  -0.295000
0.574788  -0.279091
0.619079  -0.263182
0.663371  -0.247273
0.707662  -0.231364
0.751953  -0.215455
...
...

Answer 2

我现在使用了一种更通用的方法将数据插值到某个索引。我只想列出我的方法供将来参考：

import numpy as np
import pandas as pd 
from scipy.interpolate import interp1d

# Example data 5 numeric columns
i = pd.RangeIndex(0, 430, 1)
df1 = pd.DataFrame([-0.47, -0.12, 0.55, 0.72, 1.8, 1.1, 0.43, -0.29, 
                    -0.55, -0.6, -0.32, 0.28, 0.72, 1.1 , 1.34, 1.32,
                    1.11, 0.46, 0.09, 0.02], [-0.47, -0.12, 0.55, 0.72, 1.8, 1.1, 0.43, -0.29, 
                    -0.55, -0.6, -0.32, 0.28, 0.72, 1.1 , 1.34, 1.32,
                    1.11, 0.46, 0.09, 0.02], [-0.47, -0.12, 0.55, 0.72, 1.8, 1.1, 0.43, -0.29, 
                    -0.55, -0.6, -0.32, 0.28, 0.72, 1.1 , 1.34, 1.32,
                    1.11, 0.46, 0.09, 0.02])

# Select numeric columns
nums = df1.select_dtypes([np.number])
old_idx = df.index
# Calculate new index
len_idx = env.shape[0]
mi, ma = old_idx.min(), old_idx.max()
new_idx = np.linspace(mi, ma, len_idx)

# Plot to compare interpolation to original values
fig, ax = plt.subplots(1, 1)
ax.plot(old_idx, df1.iloc[:, 0], 'k ')

def interpol(column):
    ```Interpolation function```    
    interpolant = interp1d(old_idx, column)
    interpolated = interpolant(new_idx)
    return interpolated

# Interpolate data to match index length of enviromental data
inter_nums = pd.DataFrame(index=new_idx)
for col in nums:
    inter = interpol(nums[col])
    inter_nums[col] = inter

# Plot after interpolation. Same curve? good!      
ax.plot(inter_nums_iloc[:; 0], c='r')