极客笔记Python Pandas – 用线性插值填补NaN
在数据分析的过程中，我们常常会遇到一些缺失值的情况。在使用Pandas进行数据处理时， Pandas提供了一些不同的方法来处理缺失值。在本文中，我们将重点讨论一种处理缺失值的方法——线性插值。
什么是线性插值？
线性插值是一种通过已知的数据点来预测未知数据点的方法。简单来说，就是用已知数据点之间的直线来填补未知点。简单地说，我们可以将线性插值看作是一种“近似”的方法，因为它假设实际数据在被处理时是光滑的。
Python的Pandas库提供了许多不同的方法来填补缺失值，其中一种最常见的就是线性插值。
线性插值的方法
在Pandas中，我们可以使用interpolate()方法来进行线性插值。这个方法在Series和DataFrame上都可以使用。
import numpy as np
import pandas as pd
# 创建DataFrame，包含缺失值
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, np.nan, 4, 5], 'B': [np.nan, 7, 8, 9, 10]})
# 线性插值
df.interpolate()
运行上述代码，输出结果如下：
A B
0 1.0 NaN
1 2.0 7.0
2 3.0 8.0
3 4.0 9.0
4 5.0 10.0
由于df的第一个元素中，A列的第二个元素是NaN，所以第一行输出了值为NaN。 然而，通过使用线性插值，我们可以对缺失值进行逐步填补，输出了一个完整的数据框。
选择插值类型
Pandas的interpolate()函数默认使用线性插值，但是我们也可以通过method参数来选择其他不同的插值方法。例如，如果我们想使用二次插值，可以将method参数设置为quadratic。
# 使用二次插值
df.interpolate(method='quadratic')
输出结果为：
A B
0 1.000000 NaN
1 2.000000 7.000000
2 3.056437 8.000000
3 4.000000 9.000000
4 5.000000 10.000000
我们可以使用method参数，多次使用不同的插值方法，来获取更好的结果。
自定义插值方式
有时候，我们需要自定义插值方式，以此来获取更好的结果。在Pandas中，我们可以通过传递一个函数来进行自定义插值方式。
例如，假设我们希望使用列的平均值来填充缺失值。我们可以定义一个函数来实现这个功能，并将其传递给interpolate()函数：
# 自定义平均值填充缺失值
def fill_nan(col):
return col.fillna(col.mean())
# 使用自定义插值方式
df.apply(fill_nan)
输出结果为：
A B
0 1.0 8.5
1 2.0 7.0
2 3.0 8.0
3 4.0 9.0
4 5.0 10.0
如上例所示，用自定义函数处理NaN的情况非常有用，并且能够让我们更好地控制缺失值的填充方式。
处理边缘情况
在使用线性插值时，我们需要注意处理边缘情况。如果数据的第一个或最后一个元素是NaN，则线性插值无法顺利开始或结束。
Pandas的interpolate()方法提供了两种处理边缘情况的方法，分别是pad和backfill。pad将使用第一个非NaN值填充开头缺失的值，而backfill将使用最后一个非NaN值填充结尾缺失的值。让我们看下面的示例，说明如何使用这两种方法：
# 创建DataFrame，包含在边缘处出现的缺失值
df2 = pd.DataFrame({'A': [np.nan, 2, 3, 4, np.nan], 'B': [6, 7, 8, 9, np.nan]})
# 在开始处使用前向填充
df2.interpolate(method='linear', limit_direction='forward')
# 在结尾处使用反向填充
df2.interpolate(method='linear', limit_direction='backward')
在上述代码中，我们向DataFrame添加了两个NaN值。在这种情况下，我们使用interpolate()方法，并在limit_direction参数中指定填充方法，以便在开始或结束时启动插值。
输出结果如下所示：
A B
0 NaN 6.0
1 2.0 7.0
2 3.0 8.0
3 4.0 9.0
4 4.0 9.0
A B
0 NaN 6.0
1 2.0 7.0
2 3.0 8.0
3 4.0 9.0
4 NaN 9.0
请注意，第一个示例使用前向填充方法，它将第一个NaN值用2来填补；而第二个示例使用了反向填充方法，将最后一个NaN值用9来填补。
处理时间序列数据
在处理时间序列数据时，当我们需要进行缺失值的插值时，线性插值同样可行，我们只需要简单地将时间序列列标记为索引列即可。在Pandas中，我们可以使用interpolate()方法进行这种插值。
例如，让我们使用2019年1月1日至1月31日之间每日最高温度的数据进行插值。请注意，在这个示例中，我们需要使用DataFrame.reindex()函数对日期范围进行重命名，以确保我们有一个完整的时间序列：
# 创建示例数据
dates = pd.date_range(start='1/1/2019', end='1/31/2019', freq='D')
df3 = pd.DataFrame({'temperature': [np.nan, 15, 16, np.nan, 17, 16, np.nan, 18, np.nan, 20, 19, 15, 15, np.nan, 16,
17, 16, np.nan, 19, 20, 17, 16, 16, 15, np.nan, 17, 15, np.nan, 16, 16]})
# 设置日期为索引
df3.index = dates
# 进行跨列插值
df3.interpolate()
在本例中，我们将时间序列数据赋给日期，并将其设置为索引列。我们还在数据中添加了一些NaN值。接下来，我们执行interpolate()方法，并得到了一个完整的数据集。
结论
Python的Pandas库提供了一个非常强大的线性插值方法，让我们能够有效地处理缺失值。在本文中，我们介绍了如何使用interpolate()方法来进行线性插值，以及如何处理边缘情况和自定义插值方式。此外，我们还探讨了如何在时间序列数据中使用线性插值。线性插值方法的使用非常灵活，可以使用多种方法来获取更好的结果，并且Pandas库为我们提供了许多不同的选项和参数来进行自定义和处理缺失值的情况，极大地方便了数据处理和分析的工作。