Ho il seguente data frame df: time col_A 0 1520582580.000 79.000 1 1520582880.000 22.500 2 1520583180.000 29.361 3 1520583480.000 116.095 4 1520583780.000 19.972 5 1520584080.000 36.857 6 1520584380.000 15.167 7 1520584680.000 nan 8 1520584980.000 nan 9 1520585280.000 nan 10 1520585580.000 34.500 11 1520585880.000 17.583 12 1520586180.000 nan 13 1520586480.000 48.833 14 1520586780.000 18.806 15 1520587080.000 18.583 col_A ha alcuni dati mancanti. Vorrei creare un col_B, che prende il valore precedente per ogni record mancante. cioè 6 1520584380.000 15.167 7 1520584680.000 15.167 8 1520584980.000 15.167 9 1520585280.000 15.167 10 1520585580.000 34.500 11 1520585880.000 17.583 12 1520586180.000 17.583 13 1520586480.000 48.833 e un col_C, che interpola utilizzando i punti prima e dopo non mancanti più vicini. cioè 6 1520584380.000 15.167 7 1520584680.000 20.001 8 1520584980.000 24.834 9 1520585280.000 29.667 10 1520585580.000 34.500 11 1520585880.000 17.583 12 1520586180.000 33.208 13 1520586480.000 48.833 Oltre al ciclo sul frame di dati per eseguire il calcolo record per record, esiste una funzione incorporata che posso utilizzare per ottenere questo risultato in modo elegante? Grazie!
2021-03-06 08:13:47
Penso che sia necessario riempire con interpolate: df ['colB'] = df ['col_A']. ffill () df ['colc'] = df ['col_A']. interpolate () stampa (df) time col_A colB colc 0 1.520583e + 09 79.000 79.000 79.00000 1 1.520583e + 09 22.500 22.500 22.50000 2 1.520583e + 09 29.361 29.361 29.36100 3 1.520583e + 09116.095 116.095 116.09500 4 1.520584e + 09 19.972 19.972 19.97200 5 1.520584e + 09 36.857 36.857 36.85700 6 1.520584e + 09 15.167 15.167 15.16700 7 1.520585e + 09 NaN 15.167 20.00025 8 1.520585e + 09 NaN 15.167 24.83350 9 1.520585e + 09 NaN 15.167 29.66675 10 1.520586e + 09 34.500 34.500 34.50000 11 1.520586e + 09 17.583 17.583 17.58300 12 1.520586e + 09 NaN 17.583 33.20800 13 1.520586e + 09 48.833 48.833 48.83300 14 1.520587e + 09 18.806 18.806 18.80600 15 1.520587e + 09 18.583 18.583 18.58300 Se si desidera utilizzare il metodo time per l'interpolazione: df ['time'] = pd.to_datetime (df ['time'], unit = 's') df = df.set_index ('ora') df ['colB'] = df ['col_A']. ffill () df ['colc'] = df ['col_A']. interpolate ('time') stampa (df) col_A colB colc tempo 09-03-2018 08:03:00 79.000 79.000 79.00000 2018-03-09 08:08:00 22.500 22.500 22.50000 09-03-2018 08:13:00 29.361 29.361 29.36100 2018-03-09 08:18:00 116.095 116.095 116.09500 09-03-2018 08:23:00 19.972 19.972 19.97200 09-03-2018 08:28:00 36.857 36.857 36.85700 09-03-2018 08:33:00 15.167 15.167 15.16700 09-03-2018 08:38:00 NaN 15.167 20.00025 09-03-2018 08:43:00 NaN 15.167 24.83350 09-03-2018 08:48:00 NaN 15.167 29.66675 09-03-2018 08:53:00 34.500 34.500 34.50000 09-03-2018 08:58:00 17.583 17.583 17.58300 09/03/2018 09:03:00 NaN 17.583 33.20800 2018-03-09 09:08:00 48.833 48.833 48.83300 2018-03-09 09:13:00 18.806 18.806 18.80600 2018-03-09 09:18:00 18.583 18.583 18.58300 | La tua risposta StackExchange.ifUsing ("editor", function () { StackExchange.using ("externalEditor", function () { StackExchange.using ("snippets", function () { StackExchange.snippets.init (); 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