Wie funktioniert Pandas Interpolation-Funktion Index-weise?

mit matplotlib, NumPy, pandas, SciPy, SymPy und weiteren mathematischen Programmbibliotheken.
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benjamin_z
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Registriert: Samstag 26. März 2022, 13:35

Da ich die Deklarationen der einzelnen Methoden des "method"-Parameters von DataFrame.interpolation() nicht finden konnte, frage ich hier:

Wie funktioniert pandas.DataFrame.interpolation() im Bezug auf die Anzahl der Zeilen, die es berücksichtigt:

- ist es nur die eine Zeile vor den NaNs und die eine Zeile direkt danach? Oder:
- ist es der gesamte DataFrame (wie funktioniert das dann bei 1 Million
Zeilen?)
- anders (bitte erklären)

Quellcode gerne teilen (da https://github.com/pandas-dev/pandas/bl ... .py#L10916 nicht die 'methoden' selbst zu enthalten scheint (bspw. "polynomial")).

Zweck: Planung eines Cleaning Prozesses für den es notwendig ist besagte obige Frage zu wissen und zusätzlich, ob und bei welchen "method"s dieser funktion, bestimmte Indexanforderungen an die funktion selbst gestellt werden. (genauer, als in den Docs angegeben).
  • ‘linear’: Ignore the index and treat the values as equally spaced. This is the only method supported on MultiIndexes.
  • ‘time’: Works on daily and higher resolution data to interpolate given length of interval.
  • ‘index’, ‘values’: use the actual numerical values of the index.
  • ‘pad’: Fill in NaNs using existing values.
  • ‘nearest’, ‘zero’, ‘slinear’, ‘quadratic’, ‘cubic’, ‘spline’, ‘barycentric’, ‘polynomial’: Passed to scipy.interpolate.interp1d. These methods use the numerical values of the index.
    Both ‘polynomial’ and ‘spline’ require that you also specify an order (int), e.g. df.interpolate(method='polynomial', order=5).
  • ‘krogh’, ‘piecewise_polynomial’, ‘spline’, ‘pchip’, ‘akima’: Wrappers around the SciPy interpolation methods of similar names. See Notes.
  • ‘from_derivatives’: Refers to scipy.interpolate.BPoly.from_derivatives which replaces ‘piecewise_polynomial’ interpolation method in scipy 0.18.
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