पांडा में डेटाफ्रेम पर इंटरपोलेशन

Question

मेरे पास डेटाफ्रेम है, इंडेक्स के साथ अस्थिरता सतह के रूप में समय और कॉलम स्ट्राइक के रूप में कहें। मैं दो आयामी इंटरपोलेशन कैसे करूं? मैं reindex कर सकता हूं लेकिन मैं NaN से कैसे निपटूं? मुझे पता है कि हम fillna(method='pad') कर सकते हैं लेकिन यह रैखिक इंटरपोलेशन भी नहीं है। क्या कोई तरीका है कि हम इंटरपोलेशन करने के लिए अपनी खुद की विधि में प्लग कर सकते हैं?

Answer 1

आप रैखिक इंटरपोलेशन प्राप्त करने के लिए DataFrame.interpolate का उपयोग कर सकते हैं।

In : df = pandas.DataFrame(numpy.random.randn(5,3), index=['a','c','d','e','g']) 

In : df 
Out: 
      0   1   2 
a -1.987879 -2.028572 0.024493 
c 2.092605 -1.429537 0.204811 
d 0.767215 1.077814 0.565666 
e -1.027733 1.330702 -0.490780 
g -1.632493 0.938456 0.492695 

In : df2 = df.reindex(['a','b','c','d','e','f','g']) 

In : df2 
Out: 
      0   1   2 
a -1.987879 -2.028572 0.024493 
b  NaN  NaN  NaN 
c 2.092605 -1.429537 0.204811 
d 0.767215 1.077814 0.565666 
e -1.027733 1.330702 -0.490780 
f  NaN  NaN  NaN 
g -1.632493 0.938456 0.492695 

In : df2.interpolate() 
Out: 
      0   1   2 
a -1.987879 -2.028572 0.024493 
b 0.052363 -1.729055 0.114652 
c 2.092605 -1.429537 0.204811 
d 0.767215 1.077814 0.565666 
e -1.027733 1.330702 -0.490780 
f -1.330113 1.134579 0.000958 
g -1.632493 0.938456 0.492695 

कुछ भी करने के लिए और अधिक जटिल है, तो आप रोल आउट करने के लिए अपने स्वयं के समारोह है कि एक Series वस्तु से निपटने और के रूप में आप की तरह NaN मूल्यों को भरने और एक अन्य Series वस्तु वापस आ जाएगी की जरूरत है।

Answer 2

पुराना धागा लेकिन सोचा कि मैं अपने समाधान को 2 डी एक्सट्रापोलेशन/इंटरपोलेशन के साथ साझा करूंगा, सूचकांक मूल्यों का सम्मान करता हूं, जो मांग पर भी काम करता है। कोड थोड़ा अजीब हो गया है तो मुझे बेहतर समाधान दें यदि 0 बेहतर समाधान है:

import pandas 
from numpy import nan 
import numpy 

dataGrid = pandas.DataFrame({1: {1: 1, 3: 2}, 
          2: {1: 3, 3: 4}}) 


def getExtrapolatedInterpolatedValue(x, y): 
    global dataGrid 
    if x not in dataGrid.index: 
     dataGrid.ix[x] = nan 
     dataGrid = dataGrid.sort() 
     dataGrid = dataGrid.interpolate(method='index', axis=0).ffill(axis=0).bfill(axis=0) 

    if y not in dataGrid.columns.values: 
     dataGrid = dataGrid.reindex(columns=numpy.append(dataGrid.columns.values, y)) 
     dataGrid = dataGrid.sort_index(axis=1) 
     dataGrid = dataGrid.interpolate(method='index', axis=1).ffill(axis=1).bfill(axis=1) 

    return dataGrid[y][x] 


print getExtrapolatedInterpolatedValue(2, 1.4) 
>>2.3