提问人：Roelant 提问时间：11/8/2023 最后编辑：Roelant 更新时间：11/8/2023 访问量：44
如何使用多个相邻点在熊猫中插值？
How to interpolate in pandas using multiple neigbouring points?
问：
如果我使用它，它会在最后一点和第一点之间画直线。我看到了 或 的选项，但你能让它使用线性回归考虑几个邻居吗？df.interpolatelinearsplinepolynominal
例：
A B
0 1.0 0.0
1 2.0 2.0
2 NaN NaN
3 NaN NaN
4 5.0 4.0
5 6.0 10.0
6 7.0 12.0
7 8.0 14.0
8 9.0 16.0
现在将导致两列都为 3。这基本上是使用公式，如果我们缺少几行，它也会起作用。但是，我想适合多行/多点。df.interpolate(method='linear')ax+bax+b
我可以用 scipy 做到这一点，但希望 pandas 也能做同样的事情，因为它也提供了更复杂的插值。
from scipy.optimize import curve_fit
import numpy as np
def lin_reg(x, a, b):
return a * x + b
(a, b), _ = curve_fit(
lin_reg,
[0, 1, 4, 5, 6, 7, 8],
[1, 2, 5, 6, 7, 8, 9],
(2, 0)
)
print(lin_reg(np.array([2, 3]), a, b)) # just 3, 4
(a, b), _ = curve_fit(
lin_reg,
[0, 1, 4, 5, 6, 7, 8],
[0, 2, 4, 10, 12, 14, 16],
(2, 0)
)
print(lin_reg(np.array([2, 3]), a, b)) # 3.3, 5.4
答：
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mozway
11/8/2023
#1
用直线，不。只有一种方法可以在两点之间画一条直线。
否则，是的，你可以。问题是你希望它如何？
如果您考虑：
A B
0 1.0 0.0
1 2.0 2.0
2 NaN NaN
3 4.0 4.0
4 5.0 4.5
默认插值给出相同的值：
df.interpolate()
A B
0 1.0 0.0
1 2.0 2.0
2 3.0 3.0 # only considering n-1/n+1
3 4.0 4.0
4 5.0 4.5
您可以使用多项式或样条插值：
df.interpolate(method='polynomial', order=2)
A B
0 1.0 0.00
1 2.0 2.00
2 3.0 3.25 # considering the neighbors
3 4.0 4.00
4 5.0 4.50
视觉输出：
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Roelant
11/8/2023
谢谢 - 我改变了我的问题，让它更清楚:)
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mozway
11/8/2023
@Roelant目前还不清楚，你能提供一个准确的计算吗？或者至少是逻辑？你会怎么用笔和纸来做？
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Roelant
11/8/2023
添加了我会使用的 scipy 代码。希望现在更清楚:)
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mozway
11/8/2023
那么，如果一列中有多个 NaN，会发生什么？它们都匹配相同的合身度吗？
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Roelant
11/8/2023
它们被线性回归插值？将我的示例扩展到 2 NaN 的差距。
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