Python - Pandas：如何在指数增长值之间插值？

vc9ivgsu 于 2023-06-28 发布在 Python

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我有一个Pandas系列，包含产品的价格演变（我的国家通货膨胀率很高），或者说，某个国家的冠状病毒感染人数。这两个数据集中的值都呈指数增长;这意味着如果你有类似[3，NaN，27]的东西，你会想要插值，这样在这种情况下缺失的值就用9来填充。我检查了Pandas文档中的插值方法，但除非我错过了什么，否则我没有找到任何关于这种类型插值的信息。
我可以手动完成，你只需要取几何平均值，或者在有更多值的情况下，通过做（最终值/初始值）^（1/它们之间的距离）得到平均增长率，然后相应地相乘。但是在我的Series中有很多值需要填写，那么我如何自动完成这项工作呢？我想我错过了一些东西，因为这似乎是非常基本的东西。

pandas

来源：https://stackoverflow.com/questions/60843080/python-pandas-how-can-i-interpolate-between-values-that-grow-exponentially

1条答案

按热度按时间

falq053o1#

你可以对你的系列取对数，线性插值，然后将其转换回指数标度。

import pandas as pd
import numpy as np

arr = np.exp(np.arange(1,10))
arr = pd.Series(arr)
arr[3] = None

0       2.718282
1       7.389056
2      20.085537
3            NaN
4     148.413159
5     403.428793
6    1096.633158
7    2980.957987
8    8103.083928
dtype: float64

arr = np.log(arr) # Transform according to assumed process.
arr = arr.interpolate('linear') # Interpolate.
np.exp(arr) # Invert previous transformation.

0       2.718282
1       7.389056
2      20.085537
3      54.598150
4     148.413159
5     403.428793
6    1096.633158
7    2980.957987
8    8103.083928
dtype: float64

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