将行放在现有行之间并对数据框(DataFrame)中的值进行插值,通常是在数据分析或处理时间序列数据时的需求。这种操作在Python的pandas库中可以通过多种方式实现。
以下是一个使用pandas进行线性插值的示例代码:
import pandas as pd
import numpy as np
# 创建一个示例数据框
df = pd.DataFrame({
'A': [1, 2, 3, 4],
'B': [10, 20, 30, 40]
})
# 插入新行
new_rows = pd.DataFrame({
'A': [1.5, 2.5],
'B': [np.nan, np.nan] # 初始值为NaN,以便进行插值
})
df = pd.concat([df, new_rows]).sort_values(by='A').reset_index(drop=True)
# 进行线性插值
df['B'] = df['B'].interpolate(method='linear')
print(df)
通过以上方法,你可以实现将行插入现有行之间并对数据框中的值进行插值。
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