时间插值- pandas df
时间插值是一种数据处理技术，用于在时间序列数据中填充缺失的时间点或者对时间序列进行重采样。在pandas库中，可以使用DataFrame的resample()方法来进行时间插值操作。
时间插值的主要作用是补全缺失的时间点，使得时间序列数据具有连续的时间间隔。这对于后续的数据分析、建模和可视化非常重要。
在pandas中，时间插值可以通过指定不同的频率来实现，例如按天、按小时、按分钟等。常用的时间插值方法包括线性插值、最近邻插值、平均值插值等。
时间插值的应用场景包括金融数据分析、气象数据处理、传感器数据处理等。例如，在金融数据分析中，如果某个交易日的数据缺失，可以使用时间插值方法来填充缺失值，以保证数据的完整性和准确性。
对于时间插值的实现，腾讯云提供了一系列适用于时间序列数据处理的产品和服务。例如，腾讯云的数据仓库TencentDB for TDSQL支持时间序列数据的存储和查询，可以方便地进行时间插值操作。此外，腾讯云还提供了云原生数据库TencentDB for TDSQL-C，可以满足大规模时间序列数据的存储和计算需求。
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我对精确的时间插值有一点小问题。import pandas as pd'TIMETAG，我尝试使用以下命令进行插值：
df['TIMETAG2'] = df</em
浏览 1提问于2018-07-13得票数 0
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我正试着用有时间间隔的熊猫DataFrame (熊猫TimeStamp )来制作熊猫。使用pandas.plot()可以在前一个段的最后一个TimeStamp和下一个段的第一个TimeStamp之间进行线性插值。我不需要线性插值，也不需要在两个日期段之间的空空间。有办法吗？>> df = df.cumsum()>>> df = pd.concat([<
浏览 14提问于2016-01-29得票数 8
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我想在熊猫时间序列中的时间之间进行插值。我想使用scipy.interpolate.interp1d (或类似的)。pandas.interpolate函数是不可取的，因为它需要插入nan值，然后使用插值替换它们(从而修改数据集)。我想要做的是：import scipy.interpolate as sid1 = datetime(
浏览 2提问于2019-11-19得票数 2
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指数衰减插值
、、
我有以下代码 import pandas as pddf = df.fillna(np.nan)
df = df.transpose().interpolate() 它做一个线性插值，这给了我一些类似的东西 1.0 2.0 3.04.0 5.5 7.0 8.5 10.0 我
浏览 7提问于2019-06-06得票数 1
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我有一个，它的每小时值为2015年1月，但有些小时没有索引和值。理想情况下，带有名为“date”和“value”的列的dataframe应该有744行。我想要插入一个月中缺少的小时，用744个“日期”和744个“值”创建所需的数据格式。用可用值填充第二列，因此缺少的小时在其中包含NANs。
我在寻找代码片段的提示。根据下面的建议，我能够创建下面的代码，但是它无法填充本月初为零的值，即1月1日的小时1到5。
浏览 2提问于2015-12-18得票数 0
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我有一个pandas数据帧，其中包含基于深度的记录数据。深度的间隔是不规则的。我需要数据集以规则的dx步长进行间隔。有没有一种方法可以做到这一点，而不是将其填充到单独的numpy数组中，并分别对它们进行插值？# this is
浏览 23提问于2019-07-18得票数 1
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我正在尝试对属于不同数据帧、不同采样率的pandas列进行插值。我去掉了时间戳，并使用计数值作为索引。我研究了多种对熊猫进行插值的方法，但没有找到一个优雅的解决方案。import numpy as npimport pandas as pd
plt.style.use('seaborn-deep')df2 keeping first and last values a
浏览 0提问于2017-08-18得票数 2
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I想要插值丢失的数据，但是插值的数据必须在5-25 (包括)之间。我需要帮助的是限制插值值的范围。import pandas as pd
df = pd.read_csv(file)
df['interpolated'] = df['value'].interpolate(method='l
浏览 2提问于2019-12-01得票数 1
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我需要在一个NaN上对Dataframe值进行插值，但我希望该插值得到DataFrame的第一个值，以防NaN值是最后一个值。下面是一个示例：import numpy as np所以DataFrame是：0
浏览 1提问于2019-06-13得票数 3
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我目前正在python和excel上运行一些插值(三次样条插值)。考虑到某些数据需要如何显示和获取的限制，我需要在python上为某些数据运行三次样条插值，并为其他一些数据使用'Real Statistics using Excel‘中的插件。然而，作为测试，我尝试使用相同的数据运行三次样条插值，最终得到了不同的结果。new_df_expanded.interpolate(method='CubicSpline&#
浏览 17提问于2021-03-17得票数 1
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我目前正在开发一个使用Pandas的项目，其中包含一个大型数据集(~42K行x1K列)。
我的数据集有许多省略值，当使用这些数据训练一个ML模型时，我想要插值这些值以获得更好的结果。我插值数据的方法是取上一个值和下一个值的平均值，然后考虑任何NaN的值。如果不能插值该值，则输入0。我能够通过多种方式实现这一点，但最终我总是遇到这样的问题:尽管在Intel i9上运
浏览 4提问于2021-01-07得票数 0
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Python数据中的插值
、、、
我试图在Python中执行线性插值，以便根据某一列中的某些值计算插值值。
在下面的示例中，我希望使用插值中高度列中相关单元格的实际数值来插值产品"a“和"b”的测量值。我可以称高度列为插值的索引吗？当我插值乘积"a“的缺失测量值时，用于插值的索引值为4、5和7。对
浏览 5提问于2017-08-11得票数 1
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我有一个缺少值的dataframe，我需要在列之间水平插值。对于插值，某些列的名称(名称为数字)将用作插值的索引值。为了更好地沟通这个问题，我整理了以下示例：import pandas as pd ('A', ['1', '1,
(&
浏览 7提问于2017-08-13得票数 1
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我有一个包含一列时间戳和一列值的pandas dataframe，我想进行线性插值并获得不同时间戳的值。-01-01T00:00:57.600Z 38185.699219 dates = pd.date_range(pd.
浏览 11提问于2019-04-20得票数 0
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我正在使用DARTS运行预测模型TIME, QUANTITY2006-04-01 2.02007-10-01 11.0_df.index = _df[TIME]
#time_col=TIME,ser
浏览 47提问于2021-03-05得票数 0
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假设一个Pandas Dataframe看起来像这样： ? 我想做一个线性插值来填充缺失的NaN值。当我在搜索时，我只找到了必须对同一列中的值进行插值的示例，没有跨列的。有没有办法在NaN值的左侧和右侧之间进行插值？亲切的问候 PS:一段代码被截取： import pandas as pd
'B
浏览 20提问于2020-04-16得票数 1
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我有一个包含GPS坐标和个人轨迹时间戳的数据集。它看起来是这样的：
数据是用智能手机应用程序记录的，它被设计为每秒收集数据，正如你在图像中看到的那样。但是，正如您还注意到的，在某些情况下(由于gps错误或卫星连接)，数据是在较长的时间内收集的(在图中，第一个时间差为2秒，但在某些情况下甚至更长，为4-5秒或更长)。在我的研究中，我每1秒需要一次GPS坐标(纬度和经度)，所以我想我应该做一次插值，用每种情况下丢失的坐标和时间创建新的数据行。
我已经调查了很长时间，但
浏览 0提问于2021-01-14得票数 0
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我的代码： df = pd.DataFrame({'Xact':[[1.5,2.5,2.9,3.4,3.8,4.7,5.2,8.4,10.3]],'Yact':[[10,20,30,40,50,60,70,40,20]]})
# calculate df['Ynew']
浏览 34提问于2021-07-22得票数 0
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我试着回答这个Udacity问题：我有这个DataFrame df=这个问题需要你用线性插值来回答你期望支付的成本/价格。df</em
浏览 6提问于2014-11-30得票数 3
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31342 2018-07-29 22:00:00 17.390 2015-01-01 00:00:00 11.002 2015-01-01 01:00:00 12.00 有什么
浏览 56提问于2021-02-03得票数 1
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