pandas 0.23 - Panel.interpolate()

pandas.Panel.interpolate




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pandas.Panel.interpolate

Panel.interpolate(method='linear', axis=0, limit=None, inplace=False, limit_direction='forward', limit_area=None, downcast=None, **kwargs) [source]

अलग-अलग तरीकों के अनुसार मूल्यों को प्रक्षेपित करें।

कृपया ध्यान दें कि केवल method='linear' मल्टीफ़ंडेक्स के साथ डेटाफ़्रेम / श्रृंखला के लिए समर्थित है।

पैरामीटर:

विधि : {'रैखिक', 'समय', 'सूचकांक', 'मूल्य', 'निकटतम', 'शून्य',

'स्लाइनियर', 'क्वाड्रेटिक', 'क्यूबिक', 'बैरियाट्रिक', 'क्रॉग', 'पॉलीनोमियल', 'स्पलाइन', 'पीसवाइज_पोलीनोमियल', 'फ्रॉम_रेडिवर्स,' पिप्प ',' अकीमा '}}

  • 'रैखिक': सूचकांक को अनदेखा करें और मानों को समान रूप से स्थान दें। यह मल्टीएंडेक्स पर समर्थित एकमात्र विधि है। चूक
  • 'समय': प्रक्षेप दैनिक और उच्चतर रिज़ॉल्यूशन डेटा पर कार्य करता है ताकि अंतराल की दी गई लंबाई को प्रक्षेपित किया जा सके
  • 'सूचकांक', 'मान': सूचकांक के वास्तविक संख्यात्मक मूल्यों का उपयोग करें
  • 'निकटतम ’, nearest शून्य’,' स्लाइनर ’, atic क्वाड्रेटिक’, 'क्यूबिक ’,, बेरेंट्रिक’, ric बहुपद ’को scipy.interpolate.interp1d पास किया scipy.interpolate.interp1d । Both बहुपद ’और 'स्पलाइन’ दोनों के लिए आवश्यक है कि आप एक order (int), उदाहरण के लिए df.interpolate (विधि =' बहुपद ’, क्रम = 4) भी निर्दिष्ट करें। ये सूचकांक के वास्तविक संख्यात्मक मूल्यों का उपयोग करते हैं।
  • 'क्रॉग ’, _ पीसवाइज_पोलीनोमियल’,' स्पलाइन ’, ip पिप्प’ और are एकिमा ’सभी समान नामों के स्किप इंटरपोलेशन तरीकों के आसपास के रैपर हैं। ये सूचकांक के वास्तविक संख्यात्मक मूल्यों का उपयोग करते हैं। उनके व्यवहार के बारे में अधिक जानकारी के लिए, डरावना दस्तावेज़ और ट्यूटोरियल प्रलेखन देखें
  • 'from_deratives' BPoly.from_deratives को संदर्भित करता है जो 'टुकड़ा-टुकड़ा_पॉलिनोमियल' को रिप्लेस करने की विधि को स्कैपी 0.18 में बदल देता है

संस्करण 0.18.1 में नया: 'अकीमा' पद्धति के लिए जोड़ा गया समर्थन जोड़ा गया विधि 'from_derabilities' जो स्काइप में 0. टुकड़ा 'पोली वाइज_पोलिनोमियल' प्रतिस्थापित करता है; स्किपी के साथ पीछे की ओर संगत <0.18

अक्ष : {0, 1}, डिफ़ॉल्ट 0

  • 0: कॉलम-दर-कॉलम भरें
  • 1: पंक्ति-दर-पंक्ति भरें

सीमा : int, डिफ़ॉल्ट कोई नहीं।

भरने के लिए निरंतर NaN की अधिकतम संख्या। 0 से अधिक होना चाहिए।

limit_direction : {'forward', 'backward', 'both'}, default 'forward'

limit_area : {'अंदर', 'बाहर'}, डिफ़ॉल्ट कोई नहीं

  • कोई नहीं: (डिफ़ॉल्ट) कोई प्रतिबंध नहीं भरें
  • 'अंदर' केवल मान्य मान (इंटरपोलेट) से घिरे NaNs भरें।
  • 'बाहर' केवल मान्य मानों (अतिरिक्त) के बाहर NaNs भरें।

यदि सीमा निर्दिष्ट की जाती है, तो इस दिशा में लगातार NaN भरे जाएंगे।

संस्करण में नया 0.21.0।

निष्क्रिय : बूल, डिफ़ॉल्ट गलत

यदि संभव हो तो NDFrame को अपडेट करें।

डाउनकास्ट : वैकल्पिक, 'अनुमान' या कोई नहीं, किसी को भी चूक

यदि संभव हो तो डाउनकास्ट dtypes।

kwargs : keyword arguments to pass on to the interpolating function.
यह दिखाता है:
इसी आकार की श्रृंखला या डाटाफ्रेम NaNs पर प्रक्षेपित होता है

यह भी देखें

fillna , replace , fillna

उदाहरण

NaNs में भरना

>>> s = pd.Series([0, 1, np.nan, 3])
>>> s.interpolate()
0    0
1    1
2    2
3    3
dtype: float64