在使用method='time'参数时,pandas.DataFrame.interpolate()方法抛出以下错误:
Error: Invalid fill method. Expecting pad (ffill) or backfill (bfill). Got time
这只是在pandas更新到0.24版后才开始发生的,这似乎改变了一些实现。用于使用0.24或更高版本的面包的代码。
我认为这可能与列的数据类型有关,这意味着如果DataFrame包含非数字列,插值将失败。然而,情况似乎并非如此,因为我最近再次遇到了纯数字的DataFrame。
我相信我在某个时候让它工作
我有一组随时间推移的数据点,但有一些丢失的数据,并且数据不是以固定的间隔显示的。为了以固定的时间间隔获得完整的数据集,我执行了以下操作:
import pandas as pd
import numpy as np
from scipy import interpolate
x = data['time']
y = data['shares']
f = interpolate.interp1d(x, y, fill_value='extrapolate')
time = np.arange(0, 3780060, 600)
new_data
我正在寻找一个关于如何平滑趋势线的建议。 代码如下: import pandas as pd
from numpy import random
#Generating the data frame
df = pd.DataFrame(data = random.randn(5,4), index = ['A','B','C','D','E'],
columns = ['W','X','Y','Z'])
df['W'] = [
当我移动我的时间序列数据时,我在数据帧中得到一些NaNs。唯一可以用数字替换这些can的插值方法是'linear'。NaN被替换为相同的数字,这并不可取。
有没有什么方法可以使用不同的方法,如'cubic'或'quadratic'
import numpy as np
import pandas as pd
# original data
df = pd.DataFrame()
np.random.seed(0)
days = pd.date_range(start='2015-01-01', end='2015-01
几天来,我一直被这个问题困扰着,试图弄清楚问题是什么。我一直看到下面的错误:
TypeError: not all arguments converted during string formatting
下面是我的代码:
import numpy as np
import pandas as pd
import datetime as dt
from urllib import urlretrieve
%matplotlib inline
url3='http://hopey.netfonds.no/tradedump.php?date= 20150523&paper=A
我在尝试通过pandas插入电力需求数据时遇到了一个小问题。我有我的国家在2020年,2025年,2030年,2035年和2040年的年度用电量预测。我需要做的是将这些预测向后延伸到2017年,并向前推进到2050年。在下面的代码中,您可以看到我的初始数据帧。
Year Demand1 (TWh) Demand2 (TWh) Demand3 (TWh)
2017 NaN NaN NaN
2018 NaN NaN NaN
2019 NaN