Tengo el siguiente marco de datos df: hora 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 tiene algunos datos faltantes. Me gustaría crear un col_B, que toma el valor anterior para cada registro faltante. es decir. 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 y un col_C, que se interpolan utilizando los puntos antes y después más cercanos que no faltan. es decir. 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 Aparte de recorrer el marco de datos para hacer el cálculo registro por registro, ¿hay alguna función incorporada que pueda usar para lograr esto de una manera elegante? ¡Gracias!
2021-03-06 08:15:25
Creo que necesito rellenar con interpolar: df ['colB'] = df ['col_A']. ffill () df ['colc'] = df ['col_A']. interpolate () imprimir (df) hora 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 + 09 116.095 116.095 116.09500 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 Si desea utilizar el tiempo del método para interpolar: df ['hora'] = pd.to_datetime (df ['hora'], unidad = 's') df = df.set_index ('tiempo') df ['colB'] = df ['col_A']. ffill () df ['colc'] = df ['col_A']. interpolate ('tiempo') imprimir (df) col_A colB colc hora 2018-03-09 08:03:00 79.000 79.000 79.00000 2018-03-09 08:08:00 22.500 22.500 22.50000 2018-03-09 08:13:00 29.361 29.361 29.36100 2018-03-09 08:18:00 116.095 116.095 116.09500 2018-03-09 08:23:00 19.972 19.972 19.97200 2018-03-09 08:28:00 36.857 36.857 36.85700 2018-03-09 08:33:00 15.167 15.167 15.16700 2018-03-09 08:38:00 NaN 15.167 20.00025 2018-03-09 08:43:00 NaN 15.167 24.83350 2018-03-09 08:48:00 NaN 15.167 29.66675 2018-03-09 08:53:00 34.500 34.500 34.50000 2018-03-09 08:58:00 17.583 17.583 17.58300 2018-03-09 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 | Tu respuesta StackExchange.ifUsing ("editor", function () { StackExchange.using ("editor externo", función () { StackExchange.using ("fragmentos", función () { StackExchange.snippets.init (); 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