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问需要用逻辑替换timeseries数据帧的Nan值
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Stack Overflow用户

提问于 2022-08-12 19:21:42

回答 1查看 48关注 0票数 -1

df = pd.DataFrame({'date': ['3/10/2000', '3/11/2000', '3/12/2000','3/13/2000','3/14/2000','3/15/2000','3/16/2000','3/17/2000','3/18/2000'],
                   'value': [2,NaN,NaN,NaN,NaN,NaN,NaN,NaN,25]})

在这个dataframe中，我想用下面的逻辑来替换Nan值:在这种情况下，两个日期之间在值列不为Nan的天数上的差值是8天，即3/18/2000 - 3/10/2000 =8天。让我们假设δ= 23，我们从减去25-2中得到。我想将所有其他t天的non值替换为2+(delta)*(t/8)，其中t是任意一天，在给定的两个非Nan值之间有一个nan值，我想要的值列的结果是：

python

pandas

dataframe

numpy

回答 1

Stack Overflow用户

回答已采纳

发布于 2022-08-12 19:54:13

您可以将日期设置为timedelta，然后使用' index‘方法作为索引和interpolate：

df['value'] = (df
 .assign(date=pd.to_datetime(df['date']))
 .set_index('date')['value']
 .interpolate('index')
 .values
)

产出：

        date   value
0  3/10/2000   2.000
1  3/11/2000   4.875
2  3/12/2000   7.750
3  3/13/2000  10.625
4  3/14/2000  13.500
5  3/15/2000  16.375
6  3/16/2000  19.250
7  3/17/2000  22.125
8  3/18/2000  25.000

票数 1

页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持

原文链接：

https://stackoverflow.com/questions/73338853

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