问:如何在较小长度的NaNs上进行局部插值?
我有一个包含NaN块的时间序列(在"t“时间均匀采样的”x“数据)。例如:
x = [ 1 2 4 2 3 15 10 NaN NaN NaN NaN 2 4 NaN 19 25]
t = [0.1 0.2 0.3 ...etc..]
我想在NaN上执行插值。
最基本的方法是从最左边的数据点到最右边的数据点进行线性插值。例如:从x= 10到x=2的一条线路和4个NaN值将被分配到该行中的值。
时间序列的长度约为150万乘以约10000个in,因此我不希望合并远离NaN位置的数据(在插值中)。其中一些NaNs的长度为1000-2
我已经更新了我的Anaconda环境,因此相关的库(如Pandas )已经更新。我有一个工作代码,现在给出了以下错误
ValueError: Invalid fill method. Expecting pad (ffill) or backfill (bfill). Got linear
当我分析数据类型(df.dtypes)时,我以对象的形式获得所有数据,就像以前的Pandas一样,它用于显示、int64、和Float65。
我看了几个带有simillar问题的堆栈溢出线程,发现这个问题可能是数据列的问题,但是下面的其他线程并没有解决这个问题。
我的代码如下所示:
df['Time
Hi有一个数据框架(df),其中包含两个列(日期、文本),从Excel电子表格中读取到Python/Pandas。
xl = pd.ExcelFile(dir+"file.xlsx")
df = xl.parse(xl.sheet_names[0])
date text
0 2013-08-06 NaN
1 2013-08-06 Text with unicode
2 ...
文本包含不需要的unicode字符,我通常使用
df['text'] = df[&
我为分层聚类编写了以下代码,但我得到了以下错误,您能帮助我吗?
# Importing the libraries
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
# Importing the Mall dataset with pandas
dataset =
pd.read_csv("https://raw.githubusercontent.com/akbarhusnoo/Chronic-Kidney-Disease-Prediction/main/chronic_kidne
我在全球网格上有多个2D矩阵/数据集(Matlab中的.mat文件),对应于不同的海洋属性(例如水深)。每个网格都有不同的分辨率,但所有的网格都是统一的,节点注册的,并且没有丢失数据(除了表示土地的单元,注册为‘NaN’)。我想将它们重新网格到0.25°分辨率的公共节点注册网格上,因此是一个1441 x 721矩阵(经度x纬度)。
Dataset1:目前2/3°分辨率为541 x 271。这需要转换为更高的分辨率(0.25°,1441 x 721)。
Dataset2:目前0.1°分辨率3601x1801。这需要转换为较低的分辨率(0.25°,1441 x 721)。
我已经有了一个所需分辨率
使用以下csv数据:
我已经将数据从csv加载到Pandas Pivot Table中,输出如下:
[[nan nan nan ... nan nan 0.]
[nan 21 nan ... nan 0. nan]
[nan nan nan ... 0. nan nan]
...
[23. nan 13. ... nan nan nan]
[nan nan nan ... nan nan nan]
[nan 14 nan ... nan nan nan]]
但在对结果使用Scipy高斯滤波器后,数据随后被消隐,如下所示:
[[nan nan nan ... nan nan