python学习篇-pandas库（九）

插值法填补缺失值
函数DataFrame.interpolate()
参数method：默认linear

• ‘linear’：忽略索引并将值视为等间距
• index’, ‘values’：使用索引的实际数值
• ‘pad’：用现有的数据填写NaN
• ‘nearest’, ‘zero’, ‘slinear’, ‘quadratic’, ‘cubic’, ‘spline’, ‘barycentric’, ‘polynomial’：
  

      'polynomial'和'spline'都要求指定一个order（int）

参数limit：int，要填充的NaN值的最大个数，必须大于0
参数limit_direction：{‘forward’, ‘backward’, ‘both’}, default ‘forward’，如果指定了limit，则按此方向填充连续的NaN。
1、Series通过linear方法填充NaN

1. s = pd.Series([0, 2, np.nan, np.nan,8])
   
2. print(s)
   
3. s.interpolate(method='linear')

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2、根据现有数据填充NaN

1. s = pd.Series([0, 2, np.nan, np.nan,8,np.nan])
   
2. print(s)
   
3. s.interpolate(method='pad',limit=1)

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3、使用多项式方法填充

1. s = pd.Series([0, 2, np.nan, np.nan,8,np.nan])
   
2. print(s)
   
3. s.interpolate(method='polynomial',order=2)

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4、指点方向填充数值

1. df = pd.DataFrame([(0.0, np.nan, -1.0, 1.0),
   
2. ...                    (np.nan, 2.0, np.nan, np.nan),
   
3. ...                    (2.0, 3.0, np.nan, 9.0),
   
4. ...                    (np.nan, 4.0, -4.0, 16.0)],
   
5. ...                   columns=list('abcd'))
   
6. print(df)
   
7. df.interpolate(methmod='linear',limit_direction='backward',axis=0)

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5、对某一列作填充数值操作

1. print(df['d'])
   
2. df['d'].interpolate(method='polynomial',order=2)

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