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Python数据帧插值-向数据帧添加新行

Python数据帧插值是指在数据帧中添加新行的操作。数据帧是Pandas库中的一种数据结构，类似于Excel中的表格，可以存储和处理二维数据。

数据帧插值的目的是为了填补数据帧中的缺失值或者在特定位置插入新的数据。常见的插值方法有线性插值、多项式插值、样条插值等。

线性插值是一种简单且常用的插值方法，它假设数据的变化是线性的，根据已知数据点的线性关系来推断未知数据点的值。在Pandas库中，可以使用interpolate()函数进行线性插值操作。

多项式插值是一种更精确的插值方法，它通过已知数据点构建一个多项式函数，然后利用该函数来估计未知数据点的值。在Pandas库中，可以使用interpolate()函数的method参数指定为polynomial来进行多项式插值操作。

样条插值是一种更加平滑的插值方法，它通过已知数据点构建一个样条函数，然后利用该函数来估计未知数据点的值。在Pandas库中，可以使用interpolate()函数的method参数指定为spline来进行样条插值操作。

数据帧插值在数据分析和预处理中非常常见，可以用于填补缺失值、生成平滑曲线、处理时间序列数据等。例如，在金融领域，可以使用数据帧插值来填补股票价格中的缺失值，以便进行后续的分析和建模。

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参考链接：

相关搜索:Pandas:向数据帧添加值Pandas如何基于来自所有行的值向数据帧添加新列，特定列值应用于整个数据帧Pandas数据帧条件插值Python向数据帧添加单元使用插值创建具有固定距离的新panda数据帧向multiIndex数据帧添加级别向数据帧python添加新的永久列向数据帧R的列表中的每个数据帧添加新行向数据帧添加中间观测值(手动插值)向现有数据帧添加新行
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