pyhton_使用插值法填充缺失值

pyhton_使用插值法填充缺失值

pyhton_使用插值法填充缺失值

# 라이브러리를 임포트합니다.import pandas as pdimport numpy as np# 날짜를 만듭니다.time_index = pd.date_range("01/01/2010", periods=5, freq="M")# 设置索引dataframe = pd.DataFrame(index=time_index)# 创建带确实数据的特征dataframe["Sales"] = [1.0,2.0,np.nan,np.nan,5.0]dataframeSales2010-01-31 1.02010-02-28 2.02010-03-31 NaN2010-04-30 NaN2010-05-31 5.0插值# 对缺失数据进行插值dataframe.interpolate()Sales2010-01-31 1.02010-02-28 2.02010-03-31 3.02010-04-30 4.02010-05-31 5.0 向前填充# 使用前面数据进行替换 向前填充dataframe.ffill()Sales2010-01-31 1.02010-02-28 2.02010-03-31 2.02010-04-30 2.02010-05-31 5.0向后填充# 向后填充dataframe.bfill()Sales2010-01-31 1.02010-02-28 2.02010-03-31 5.02010-04-30 5.02010-05-31 5.0非线性的， 可以尝试这种方法# `method='quadratic'`二次插值。 如果数据是非线性的， 可以尝试这种方法 dataframe.interpolate(method="quadratic")Sales2010-01-31 1.0000002010-02-28 2.0000002010-03-31 3.0598082010-04-30 4.0380692010-05-31 5.000000# 限制插数的个数dataframe.interpolate(limit=1, limit_direction="forward")Sales2010-01-31 1.02010-02-28 2.02010-03-31 3.02010-04-30 NaN2010-05-31 5.0

版权声明：本文内容由网络用户投稿，版权归原作者所有，本站不拥有其著作权，亦不承担相应法律责任。如果您发现本站中有涉嫌抄袭或描述失实的内容，请联系我们jiasou666@gmail.com 处理，核实后本网站将在24小时内删除侵权内容。