当我移动我的时间序列数据时,我在数据帧中得到一些NaNs。唯一可以用数字替换这些can的插值方法是'linear'。NaN被替换为相同的数字,这并不可取。
有没有什么方法可以使用不同的方法,如'cubic'或'quadratic'
import numpy as np
import pandas as pd
# original data
df = pd.DataFrame()
np.random.seed(0)
days = pd.date_range(start='2015-01-01', end='2015-01
在使用method='time'参数时,pandas.DataFrame.interpolate()方法抛出以下错误:
Error: Invalid fill method. Expecting pad (ffill) or backfill (bfill). Got time
这只是在pandas更新到0.24版后才开始发生的,这似乎改变了一些实现。用于使用0.24或更高版本的面包的代码。
我认为这可能与列的数据类型有关,这意味着如果DataFrame包含非数字列,插值将失败。然而,情况似乎并非如此,因为我最近再次遇到了纯数字的DataFrame。
我相信我在某个时候让它工作
Python的日志记录函数允许您向它们传递多个参数,它们可以为您插入这些参数。所以你有一个选择:
logger.info("Something %s this way comes!" % "wicked")
或
logger.info("Something %s this way comes!", "wicked")
但是为什么选择一个而不是另一个呢?这只是一个简单的问题,让错误发生在记录器中,而不是记录在被记录的程序中,还是有其他原因?
我正在寻找适当的文档的指针,以便在pylab中完成下面描述的分析任务。我之前已经编写了python + matplotlib函数来完成大部分任务,但是生成的代码维护起来既慢又麻烦。看起来熊猫拥有所需的功能,但我在寻找正确的方法和功能时陷入了困境。
In [1]: import pandas as pd
In [6]: df = pd.read_csv("tinyexample.csv", parse_dates=2)
In [7]: df
Out[7]:
I t A B C D
我有一组随时间推移的数据点,但有一些丢失的数据,并且数据不是以固定的间隔显示的。为了以固定的时间间隔获得完整的数据集,我执行了以下操作:
import pandas as pd
import numpy as np
from scipy import interpolate
x = data['time']
y = data['shares']
f = interpolate.interp1d(x, y, fill_value='extrapolate')
time = np.arange(0, 3780060, 600)
new_data
我正在用Python编写一个基本的财务程序,将日常开支作为一个表读入,并将其转化为一个PDF (概率密度函数),最终转化为一个从0到1的累积分布函数,使用NumPy的直方图能力构建。我试图通过比较一个从0到1的随机数和CDF中心点的数组,并使用interp1d的SciPy功能来确定插值值,从而随机抽样一天的开销。我已经使用for循环成功地实现了这个算法,但是它是减慢速度的方法,并且正在尝试将其转换为向量化格式。我包括一个使用for循环的代码示例,以及到目前为止对该算法进行矢量化的尝试。对于如何使矢量化版本工作并提高代码的执行速度,我将非常感激您的任何建议。
示例输入文件:
12.00 M