Pandas 通过插入源数据帧中的数据来填充新数据帧
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【中文标题】Pandas 通过插入源数据帧中的数据来填充新数据帧【英文标题】：Pandas fill a new dataframe by interpolating data from source dataframe 【发布时间】：2020-04-07 14:24:44 【问题描述】：我有一个类似arr=[[0.5,1.0],[1.5,7.0],[2.5,5.0]] 的数组。哪个包（pandas/scipy）具有在整数 x 值处插入值的方法？
来自 x _ | _ y 0.5 | 1.0 1.5 | 7.0 2.5 | 5.0
到
x_|_y 1 | 4 2 | 3
【问题讨论】：
条件是什么？ @ManojK 线性插值。输入 x 是浮点数。输出 x 是整数位置。如果 Xn 和 X(n+1) 点之间存在整数，则通过线性插值计算整数位置的值。 您不想根据输入x、y 拟合回归模型，然后将其应用于任何新的输入数据吗？
【参考方案1】：
Numpy 可以做到这一点
import numpy as np
xp = [1.5, 2.5, 3.5]
fp = [3, 2, 0]
new_x = range(1,3)
interp_y=np.interp([new_x, xp, fp)
【讨论】：
以上是关于Pandas 通过插入源数据帧中的数据来填充新数据帧的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章
在 pandas 数据帧中使用前向和后向填充填充缺失值（ffill 和 bfill）