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我正在尝试在多个DataFrames 或 Series 之间对齐我的索引值，并且我正在使用 Series.interpolate 但它似乎没有正确插值。或者我可能误解了什么。这是一个小例子：

x1 = np.array([0, 0.25, 0.77, 1.2, 1.4, 2.6, 3.1])
y1 = np.array([0, 1.1, 0.5, 1.5, 1.2, 2.1, 2.4])
x2 = np.array([0, 0.25, 0.66, 1.0, 1.2, 1.4, 3.1])
y2 = np.array([0, 0.2, 0.8, 1.1, 2.2, 0.1, 2.4])

df1 = DataFrame(data=y1, index=x1, columns=['A'])
df1.plot(marker='o')

df2 = DataFrame(data=y2, index=x2, columns=['A'])
df2.plot(marker='o')

df3=df1 - df2
df3.plot(marker='o')
print df3

def resample(signals):
    aligned_x_vals = reduce(lambda s1, s2: s1.index.union(s2.index), signals)
    return map(lambda s: s.reindex(aligned_x_vals).apply(Series.interpolate), signals)

sig1, sig2 = resample([df1, df2])
sig3 = sig1 - sig2
plt.plot(df1.index, df1.values, marker='D')
plt.plot(sig1.index, sig1.values, marker='o')
plt.grid()
plt.figure()
plt.plot(df2.index, df2.values, marker='o')
plt.plot(sig2.index ,sig2.values, marker='o')
plt.grid()

我希望 sig1 和 sig2 比 df1 和 df2 有更多的点，但值是插值的。有几个点不重叠。这是错误还是用户错误？我正在使用 v0.7.3

谢谢。

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2 回答 2

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这可能是一个错误。查看源代码，Series.interpolate在进行插值时不查看索引值。它假设它们是等距的并且仅len(serie)用于索引。也许这是意图，而不是错误。我不确定。

我修改了Series.interpolate方法，想出了这个interpolate功能。这将做你想要的。

import numpy as np
from pandas import *

def interpolate(serie):
    try:
        inds = np.array([float(d) for d in serie.index])
    except ValueError:
        inds = np.arange(len(serie))

    values = serie.values

    invalid = isnull(values)
    valid = -invalid

    firstIndex = valid.argmax()
    valid = valid[firstIndex:]
    invalid = invalid[firstIndex:]
    inds = inds[firstIndex:]

    result = values.copy()
    result[firstIndex:][invalid] = np.interp(inds[invalid], inds[valid],
                                             values[firstIndex:][valid])

    return Series(result, index=serie.index, name=serie.name)
于 2012-05-07T16:59:02.000 回答
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我不认为基础数学应用插值的总和等于总和的插值。它只在特殊情况下成立

于 2012-05-07T16:26:42.493 回答