AI 助理
备案控制台
开发者社区 开发与运维 文章 正文

Pandas 2.2 中文官方教程和指南（十六）（4）

2024-05-15 35
版权
版权声明：
本文内容由阿里云实名注册用户自发贡献，版权归原作者所有，阿里云开发者社区不拥有其著作权，亦不承担相应法律责任。具体规则请查看《 阿里云开发者社区用户服务协议》和 《阿里云开发者社区知识产权保护指引》。如果您发现本社区中有涉嫌抄袭的内容，填写 侵权投诉表单进行举报，一经查实，本社区将立刻删除涉嫌侵权内容。
简介： Pandas 2.2 中文官方教程和指南（十六）

Pandas 2.2 中文官方教程和指南（十六）（3）https://developer.aliyun.com/article/1509818

插值

DataFrame.interpolate() 和 Series.interpolate() 使用各种插值方法填充 NA 值。

In [103]: df = pd.DataFrame(
 .....:    {
 .....:        "A": [1, 2.1, np.nan, 4.7, 5.6, 6.8],
 .....:        "B": [0.25, np.nan, np.nan, 4, 12.2, 14.4],
 .....:    }
 .....: )
 .....: 
In [104]: df
Out[104]: 
 A      B
0  1.0   0.25
1  2.1    NaN
2  NaN    NaN
3  4.7   4.00
4  5.6  12.20
5  6.8  14.40
In [105]: df.interpolate()
Out[105]: 
 A      B
0  1.0   0.25
1  2.1   1.50
2  3.4   2.75
3  4.7   4.00
4  5.6  12.20
5  6.8  14.40
In [106]: idx = pd.date_range("2020-01-01", periods=10, freq="D")
In [107]: data = np.random.default_rng(2).integers(0, 10, 10).astype(np.float64)
In [108]: ts = pd.Series(data, index=idx)
In [109]: ts.iloc[[1, 2, 5, 6, 9]] = np.nan
In [110]: ts
Out[110]: 
2020-01-01    8.0
2020-01-02    NaN
2020-01-03    NaN
2020-01-04    2.0
2020-01-05    4.0
2020-01-06    NaN
2020-01-07    NaN
2020-01-08    0.0
2020-01-09    3.0
2020-01-10    NaN
Freq: D, dtype: float64
In [111]: ts.plot()
Out[111]: <Axes: > 


In [112]: ts.interpolate()
Out[112]: 
2020-01-01    8.000000
2020-01-02    6.000000
2020-01-03    4.000000
2020-01-04    2.000000
2020-01-05    4.000000
2020-01-06    2.666667
2020-01-07    1.333333
2020-01-08    0.000000
2020-01-09    3.000000
2020-01-10    3.000000
Freq: D, dtype: float64
In [113]: ts.interpolate().plot()
Out[113]: <Axes: >


相对于Timestamp在DatetimeIndex中的插值可通过设置 method="time" 实现。

In [114]: ts2 = ts.iloc[[0, 1, 3, 7, 9]]
In [115]: ts2
Out[115]: 
2020-01-01    8.0
2020-01-02    NaN
2020-01-04    2.0
2020-01-08    0.0
2020-01-10    NaN
dtype: float64
In [116]: ts2.interpolate()
Out[116]: 
2020-01-01    8.0
2020-01-02    5.0
2020-01-04    2.0
2020-01-08    0.0
2020-01-10    0.0
dtype: float64
In [117]: ts2.interpolate(method="time")
Out[117]: 
2020-01-01    8.0
2020-01-02    6.0
2020-01-04    2.0
2020-01-08    0.0
2020-01-10    0.0
dtype: float64

对于浮点索引，请使用 method='values'：

In [118]: idx = [0.0, 1.0, 10.0]
In [119]: ser = pd.Series([0.0, np.nan, 10.0], idx)
In [120]: ser
Out[120]: 
0.0      0.0
1.0      NaN
10.0    10.0
dtype: float64
In [121]: ser.interpolate()
Out[121]: 
0.0      0.0
1.0      5.0
10.0    10.0
dtype: float64
In [122]: ser.interpolate(method="values")
Out[122]: 
0.0      0.0
1.0      1.0
10.0    10.0
dtype: float64

如果您已安装了scipy，可以将一个一维插值例程的名称传递给 method。如在 scipy 插值 文档 和参考 指南 中指定的。适当的插值方法将取决于数据类型。

提示

如果您处理的时间序列呈增长趋势，请使用 method='barycentric'。

如果您拥有近似累积分布函数的值，请使用 method='pchip'。

若要使用 method='akima' 填充缺失值以获得平滑的绘图效果。

In [123]: df = pd.DataFrame(
 .....:   {
 .....:      "A": [1, 2.1, np.nan, 4.7, 5.6, 6.8],
 .....:      "B": [0.25, np.nan, np.nan, 4, 12.2, 14.4],
 .....:   }
 .....: )
 .....: 
In [124]: df
Out[124]: 
 A      B
0  1.0   0.25
1  2.1    NaN
2  NaN    NaN
3  4.7   4.00
4  5.6  12.20
5  6.8  14.40
In [125]: df.interpolate(method="barycentric")
Out[125]: 
 A       B
0  1.00   0.250
1  2.10  -7.660
2  3.53  -4.515
3  4.70   4.000
4  5.60  12.200
5  6.80  14.400
In [126]: df.interpolate(method="pchip")
Out[126]: 
 A          B
0  1.00000   0.250000
1  2.10000   0.672808
2  3.43454   1.928950
3  4.70000   4.000000
4  5.60000  12.200000
5  6.80000  14.400000
In [127]: df.interpolate(method="akima")
Out[127]: 
 A          B
0  1.000000   0.250000
1  2.100000  -0.873316
2  3.406667   0.320034
3  4.700000   4.000000
4  5.600000  12.200000
5  6.800000  14.400000

当通过多项式或样条逼近进行插值时，您还必须指定逼近的次数或阶数：

In [128]: df.interpolate(method="spline", order=2)
Out[128]: 
 A          B
0  1.000000   0.250000
1  2.100000  -0.428598
2  3.404545   1.206900
3  4.700000   4.000000
4  5.600000  12.200000
5  6.800000  14.400000
In [129]: df.interpolate(method="polynomial", order=2)
Out[129]: 
 A          B
0  1.000000   0.250000
1  2.100000  -2.703846
2  3.451351  -1.453846
3  4.700000   4.000000
4  5.600000  12.200000
5  6.800000  14.400000

比较几种方法。

In [130]: np.random.seed(2)
In [131]: ser = pd.Series(np.arange(1, 10.1, 0.25) ** 2 + np.random.randn(37))
In [132]: missing = np.array([4, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 20, 29])
In [133]: ser.iloc[missing] = np.nan
In [134]: methods = ["linear", "quadratic", "cubic"]
In [135]: df = pd.DataFrame({m: ser.interpolate(method=m) for m in methods})
In [136]: df.plot()
Out[136]: <Axes: >


通过Series.reindex()从扩展数据中插值新观测值。

In [137]: ser = pd.Series(np.sort(np.random.uniform(size=100)))
# interpolate at new_index
In [138]: new_index = ser.index.union(pd.Index([49.25, 49.5, 49.75, 50.25, 50.5, 50.75]))
In [139]: interp_s = ser.reindex(new_index).interpolate(method="pchip")
In [140]: interp_s.loc[49:51]
Out[140]: 
49.00    0.471410
49.25    0.476841
49.50    0.481780
49.75    0.485998
50.00    0.489266
50.25    0.491814
50.50    0.493995
50.75    0.495763
51.00    0.497074
dtype: float64
插值限制

interpolate() 接受 limit 关键字参数，以限制自上次有效观测以来填充的连续 NaN 值的数量。

In [141]: ser = pd.Series([np.nan, np.nan, 5, np.nan, np.nan, np.nan, 13, np.nan, np.nan])
In [142]: ser
Out[142]: 
0     NaN
1     NaN
2     5.0
3     NaN
4     NaN
5     NaN
6    13.0
7     NaN
8     NaN
dtype: float64
In [143]: ser.interpolate()
Out[143]: 
0     NaN
1     NaN
2     5.0
3     7.0
4     9.0
5    11.0
6    13.0
7    13.0
8    13.0
dtype: float64
In [144]: ser.interpolate(limit=1)
Out[144]: 
0     NaN
1     NaN
2     5.0
3     7.0
4     NaN
5     NaN
6    13.0
7    13.0
8     NaN
dtype: float64

默认情况下，NaN 值以forward 方向填充。使用 limit_direction 参数填充backward 或从both 方向填充。

In [145]: ser.interpolate(limit=1, limit_direction="backward")
Out[145]: 
0     NaN
1     5.0
2     5.0
3     NaN
4     NaN
5    11.0
6    13.0
7     NaN
8     NaN
dtype: float64
In [146]: ser.interpolate(limit=1, limit_direction="both")
Out[146]: 
0     NaN
1     5.0
2     5.0
3     7.0
4     NaN
5    11.0
6    13.0
7    13.0
8     NaN
dtype: float64
In [147]: ser.interpolate(limit_direction="both")
Out[147]: 
0     5.0
1     5.0
2     5.0
3     7.0
4     9.0
5    11.0
6    13.0
7    13.0
8    13.0
dtype: float64

默认情况下，无论 NaN 值是被现有有效值包围还是在现有有效值之外，都会被填充。limit_area 参数限制填充到内部或外部值。

# fill one consecutive inside value in both directions
In [148]: ser.interpolate(limit_direction="both", limit_area="inside", limit=1)
Out[148]: 
0     NaN
1     NaN
2     5.0
3     7.0
4     NaN
5    11.0
6    13.0
7     NaN
8     NaN
dtype: float64
# fill all consecutive outside values backward
In [149]: ser.interpolate(limit_direction="backward", limit_area="outside")
Out[149]: 
0     5.0
1     5.0
2     5.0
3     NaN
4     NaN
5     NaN
6    13.0
7     NaN
8     NaN
dtype: float64
# fill all consecutive outside values in both directions
In [150]: ser.interpolate(limit_direction="both", limit_area="outside")
Out[150]: 
0     5.0
1     5.0
2     5.0
3     NaN
4     NaN
5     NaN
6    13.0
7    13.0
8    13.0
dtype: float64 
```#### 插值限制
`interpolate()`接受一个`limit`关键字参数，以限制自上次有效观察以来填充的连续`NaN`值的数量。
```py
In [141]: ser = pd.Series([np.nan, np.nan, 5, np.nan, np.nan, np.nan, 13, np.nan, np.nan])
In [142]: ser
Out[142]: 
0     NaN
1     NaN
2     5.0
3     NaN
4     NaN
5     NaN
6    13.0
7     NaN
8     NaN
dtype: float64
In [143]: ser.interpolate()
Out[143]: 
0     NaN
1     NaN
2     5.0
3     7.0
4     9.0
5    11.0
6    13.0
7    13.0
8    13.0
dtype: float64
In [144]: ser.interpolate(limit=1)
Out[144]: 
0     NaN
1     NaN
2     5.0
3     7.0
4     NaN
5     NaN
6    13.0
7    13.0
8     NaN
dtype: float64

默认情况下，NaN值向forward方向填充。使用limit_direction参数向backward或从both方向填充。

In [145]: ser.interpolate(limit=1, limit_direction="backward")
Out[145]: 
0     NaN
1     5.0
2     5.0
3     NaN
4     NaN
5    11.0
6    13.0
7     NaN
8     NaN
dtype: float64
In [146]: ser.interpolate(limit=1, limit_direction="both")
Out[146]: 
0     NaN
1     5.0
2     5.0
3     7.0
4     NaN
5    11.0
6    13.0
7    13.0
8     NaN
dtype: float64
In [147]: ser.interpolate(limit_direction="both")
Out[147]: 
0     5.0
1     5.0
2     5.0
3     7.0
4     9.0
5    11.0
6    13.0
7    13.0
8    13.0
dtype: float64

默认情况下，NaN值会被填充，无论它们是否被现有有效值包围或在现有有效值之外。limit_area参数限制填充到内部或外部值。

# fill one consecutive inside value in both directions
In [148]: ser.interpolate(limit_direction="both", limit_area="inside", limit=1)
Out[148]: 
0     NaN
1     NaN
2     5.0
3     7.0
4     NaN
5    11.0
6    13.0
7     NaN
8     NaN
dtype: float64
# fill all consecutive outside values backward
In [149]: ser.interpolate(limit_direction="backward", limit_area="outside")
Out[149]: 
0     5.0
1     5.0
2     5.0
3     NaN
4     NaN
5     NaN
6    13.0
7     NaN
8     NaN
dtype: float64
# fill all consecutive outside values in both directions
In [150]: ser.interpolate(limit_direction="both", limit_area="outside")
Out[150]: 
0     5.0
1     5.0
2     5.0
3     NaN
4     NaN
5     NaN
6    13.0
7    13.0
8    13.0
dtype: float64

替换值

Series.replace()和DataFrame.replace()可以类似于Series.fillna()和DataFrame.fillna()用于替换或插入缺失值。

In [151]: df = pd.DataFrame(np.eye(3))
In [152]: df
Out[152]: 
 0    1    2
0  1.0  0.0  0.0
1  0.0  1.0  0.0
2  0.0  0.0  1.0
In [153]: df_missing = df.replace(0, np.nan)
In [154]: df_missing
Out[154]: 
 0    1    2
0  1.0  NaN  NaN
1  NaN  1.0  NaN
2  NaN  NaN  1.0
In [155]: df_filled = df_missing.replace(np.nan, 2)
In [156]: df_filled
Out[156]: 
 0    1    2
0  1.0  2.0  2.0
1  2.0  1.0  2.0
2  2.0  2.0  1.0

通过传递一个列表可以实现替换多个值。

In [157]: df_filled.replace([1, 44], [2, 28])
Out[157]: 
 0    1    2
0  2.0  2.0  2.0
1  2.0  2.0  2.0
2  2.0  2.0  2.0

使用映射字典进行替换。

In [158]: df_filled.replace({1: 44, 2: 28})
Out[158]: 
 0     1     2
0  44.0  28.0  28.0
1  28.0  44.0  28.0
2  28.0  28.0  44.0
正则表达式替换

注意

Python 字符串前缀为r字符，例如r'hello world'是“原始”字符串。它们在反斜杠方面与没有此前缀的字符串有不同的语义。原始字符串中的反斜杠将被解释为转义的反斜杠，例如，r'\' == '\\'。

用正则表达式将‘.’替换为NaN。

In [159]: d = {"a": list(range(4)), "b": list("ab.."), "c": ["a", "b", np.nan, "d"]}
In [160]: df = pd.DataFrame(d)
In [161]: df.replace(".", np.nan)
Out[161]: 
 a    b    c
0  0    a    a
1  1    b    b
2  2  NaN  NaN
3  3  NaN    d

使用正则表达式将‘.’替换为NaN，并去除周围的空格。

In [162]: df.replace(r"\s*\.\s*", np.nan, regex=True)
Out[162]: 
 a    b    c
0  0    a    a
1  1    b    b
2  2  NaN  NaN
3  3  NaN    d

用正则表达式列表替换。

In [163]: df.replace([r"\.", r"(a)"], ["dot", r"\1stuff"], regex=True)
Out[163]: 
 a       b       c
0  0  astuff  astuff
1  1       b       b
2  2     dot     NaN
3  3     dot       d

用映射字典中的正则表达式替换。

In [164]: df.replace({"b": r"\s*\.\s*"}, {"b": np.nan}, regex=True)
Out[164]: 
 a    b    c
0  0    a    a
1  1    b    b
2  2  NaN  NaN
3  3  NaN    d

传递使用regex关键字的正则表达式的嵌套字典。

In [165]: df.replace({"b": {"b": r""}}, regex=True)
Out[165]: 
 a  b    c
0  0  a    a
1  1       b
2  2  .  NaN
3  3  .    d
In [166]: df.replace(regex={"b": {r"\s*\.\s*": np.nan}})
Out[166]: 
 a    b    c
0  0    a    a
1  1    b    b
2  2  NaN  NaN
3  3  NaN    d
In [167]: df.replace({"b": r"\s*(\.)\s*"}, {"b": r"\1ty"}, regex=True)
Out[167]: 
 a    b    c
0  0    a    a
1  1    b    b
2  2  .ty  NaN
3  3  .ty    d

传递一个正则表达式列表，将匹配项替换为标量。

In [168]: df.replace([r"\s*\.\s*", r"a|b"], "placeholder", regex=True)
Out[168]: 
 a            b            c
0  0  placeholder  placeholder
1  1  placeholder  placeholder
2  2  placeholder          NaN
3  3  placeholder            d

所有的正则表达式示例也可以通过to_replace参数作为regex参数传递。在这种情况下，必须通过名称显式传递value参数或regex必须是一个嵌套字典。

In [169]: df.replace(regex=[r"\s*\.\s*", r"a|b"], value="placeholder")
Out[169]: 
 a            b            c
0  0  placeholder  placeholder
1  1  placeholder  placeholder
2  2  placeholder          NaN
3  3  placeholder            d

注意

来自re.compile的正则表达式对象也是有效的输入。#### 正则表达式替换

注意

Python 字符串前缀为r字符，例如r'hello world'是“原始”字符串。它们在反斜杠方面与没有此前缀的字符串有不同的语义。原始字符串中的反斜杠将被解释为转义的反斜杠，例如，r'\' == '\\'。

用正则表达式将‘.’替换为NaN。

In [159]: d = {"a": list(range(4)), "b": list("ab.."), "c": ["a", "b", np.nan, "d"]}
In [160]: df = pd.DataFrame(d)
In [161]: df.replace(".", np.nan)
Out[161]: 
 a    b    c
0  0    a    a
1  1    b    b
2  2  NaN  NaN
3  3  NaN    d

使用正则表达式将‘.’替换为NaN，并去除周围的空格。

In [162]: df.replace(r"\s*\.\s*", np.nan, regex=True)
Out[162]: 
 a    b    c
0  0    a    a
1  1    b    b
2  2  NaN  NaN
3  3  NaN    d

用正则表达式��表替换。

In [163]: df.replace([r"\.", r"(a)"], ["dot", r"\1stuff"], regex=True)
Out[163]: 
 a       b       c
0  0  astuff  astuff
1  1       b       b
2  2     dot     NaN
3  3     dot       d

用映射字典中的正则表达式替换。

In [164]: df.replace({"b": r"\s*\.\s*"}, {"b": np.nan}, regex=True)
Out[164]: 
 a    b    c
0  0    a    a
1  1    b    b
2  2  NaN  NaN
3  3  NaN    d

传递使用regex关键字的正则表达式的嵌套字典。

In [165]: df.replace({"b": {"b": r""}}, regex=True)
Out[165]: 
 a  b    c
0  0  a    a
1  1       b
2  2  .  NaN
3  3  .    d
In [166]: df.replace(regex={"b": {r"\s*\.\s*": np.nan}})
Out[166]: 
 a    b    c
0  0    a    a
1  1    b    b
2  2  NaN  NaN
3  3  NaN    d
In [167]: df.replace({"b": r"\s*(\.)\s*"}, {"b": r"\1ty"}, regex=True)
Out[167]: 
 a    b    c
0  0    a    a
1  1    b    b
2  2  .ty  NaN
3  3  .ty    d

传递一个正则表达式列表，将匹配项替换为一个标量。

In [168]: df.replace([r"\s*\.\s*", r"a|b"], "placeholder", regex=True)
Out[168]: 
 a            b            c
0  0  placeholder  placeholder
1  1  placeholder  placeholder
2  2  placeholder          NaN
3  3  placeholder            d

所有的正则表达式示例也可以作为to_replace参数传递给regex参数。在这种情况下，value参数必须通过名称显式传递，或者regex必须是一个嵌套字典。

In [169]: df.replace(regex=[r"\s*\.\s*", r"a|b"], value="placeholder")
Out[169]: 
 a            b            c
0  0  placeholder  placeholder
1  1  placeholder  placeholder
2  2  placeholder          NaN
3  3  placeholder            d

注意

从re.compile创建的正则表达式对象也是有效的输入。

文章标签：
Python
索引
关键词：
Pandas教程
Pandas官方教程
布客飞龙
目录
相关文章
VipSoft
|
1月前
|
存储 JSON 数据格式
Pandas 使用教程 CSV - CSV 转 JSON
Pandas 使用教程 CSV - CSV 转 JSON
VipSoft
20 0
VipSoft
|
1月前
|
JSON 数据格式 Python
Pandas 使用教程 JSON
Pandas 使用教程 JSON
VipSoft
25 0
VipSoft
|
1月前
|
SQL 数据采集 JSON
Pandas 使用教程 Series、DataFrame
Pandas 使用教程 Series、DataFrame
VipSoft
33 0
郑小健
|
3月前
|
数据采集 存储 数据可视化
Pandas高级教程：数据清洗、转换与分析
Pandas是Python的数据分析库，提供Series和DataFrame数据结构及数据分析工具，便于数据清洗、转换和分析。本教程涵盖Pandas在数据清洗（如缺失值、重复值和异常值处理）、转换（数据类型转换和重塑）和分析（如描述性统计、分组聚合和可视化）的应用。通过学习Pandas，用户能更高效地处理和理解数据，为数据分析任务打下基础。
郑小健
235 3
布客飞龙
|
4月前
|
索引 Python
Pandas 2.2 中文官方教程和指南（一）（4）
Pandas 2.2 中文官方教程和指南（一）
布客飞龙
44 0
布客飞龙
|
4月前
|
存储 SQL JSON
Pandas 2.2 中文官方教程和指南（一）（3）
Pandas 2.2 中文官方教程和指南（一）
布客飞龙
61 0
布客飞龙
|
4月前
|
XML 关系型数据库 PostgreSQL
Pandas 2.2 中文官方教程和指南（一）（2）
Pandas 2.2 中文官方教程和指南（一）
布客飞龙
110 0
布客飞龙
|
4月前
|
XML 关系型数据库 MySQL
Pandas 2.2 中文官方教程和指南（一）（1）
Pandas 2.2 中文官方教程和指南（一）
布客飞龙
123 0
布客飞龙
|
4月前
|
C++ 索引 Python
Pandas 2.2 中文官方教程和指南（五）（4）
Pandas 2.2 中文官方教程和指南（五）
布客飞龙
37 0
布客飞龙
|
4月前
|
索引 Python
Pandas 2.2 中文官方教程和指南（五）（3）
Pandas 2.2 中文官方教程和指南（五）
布客飞龙
36 0

热门文章

最新文章

  • 1
    pandas 打开没有列名的表格，并命名
  • 2
    pandas.to_numeric转化数据为数字型
  • 3
    数据专家最常使用的 10 大类 Pandas 函数 ⛵
  • 4
    【笔记6】用pandas实现条目数据格式的推荐算法 (基于物品的协同)
  • 5
    Pandas学习
  • 6
    还在抱怨pandas运行速度慢？这几个方法会颠覆你的看法
  • 7
    pandas数据操作
  • 8
    【100天精通Python】Day59：Python 数据分析_Pandas高级功能-多层索引创建访问切片和重塑操作，pandas自定义函数和映射功能
  • 9
    【Pandas数据分析5】数据清洗
  • 10
    Pandas之DataFrame，快速入门，迅速掌握（一）
  • 1
    使用Python pandas的sort_values()方法可按一个或多个列对DataFrame排序
    149
  • 2
    在Python的Pandas中，可以通过直接赋值或使用apply函数在DataFrame添加新列。
    223
  • 3
    在Pandas中，利用boolean indexing可按条件过滤DataFrame
    72
  • 4
    【Python机器学习专栏】使用Pandas处理机器学习数据集
    283
  • 5
    使用Python的pandas和matplotlib库绘制移动平均线（MA）示例
    136
  • 6
    Python数据分析中的Pandas库应用指南
    85
  • 7
    数据分析综合案例讲解，一文搞懂Numpy，pandas，matplotlib，seaborn技巧方法
    108
  • 8
    Pandas进阶--map映射，分组聚合和透视pivot_table详解
    63
  • 9
    Python爬虫技术与数据可视化：Numpy、pandas、Matplotlib的黄金组合
    270
  • 10
    Pandas之DataFrame，快速入门，迅速掌握（三）
    62

    • 相关课程

    更多
  • Python 数据分析库 Pandas 快速入门
  • Python 科学计算库 NumPy 快速入门
  • Python基础快速入门实战教程
  • Python 数据可视化库 Matplotlib 快速入门
  • 【从绘图开始】Python零基础入门
  • 【Python入门】Python数据处理编程基础

    • 相关电子书

    更多
  • 中文：即学即用的Pandas入门与时间序列分析
  • 即学即用的Pandas入门与时间序列分析
  • Python 脚本速查手册

    • 相关实验场景

    更多
  • 用Python画圣诞树
  • 云端Python及基本操作
  • Python新手入门
  • Python入门
    • 下一篇
    通义千问API入门教程