Интерполяция на DataFrame в пандах

Question

У меня есть DataFrame, скажем, поверхность волатильности с индексом как время и столбец как страйк. Как мне сделать двухмерную интерполяцию? Я могу reindex но как мне иметь дело с NaN? Я знаю, что мы можем fillna(method='pad') но это даже не линейная интерполяция. Есть ли способ, которым мы можем подключить наш собственный метод для интерполяции?

Answer 1

Ты можешь использовать DataFrame.interpolate чтобы получить линейную интерполяцию.

In : df = pandas.DataFrame(numpy.random.randn(5,3), index=['a','c','d','e','g'])

In : df
Out:
          0         1         2
a -1.987879 -2.028572  0.024493
c  2.092605 -1.429537  0.204811
d  0.767215  1.077814  0.565666
e -1.027733  1.330702 -0.490780
g -1.632493  0.938456  0.492695

In : df2 = df.reindex(['a','b','c','d','e','f','g'])

In : df2
Out:
          0         1         2
a -1.987879 -2.028572  0.024493
b       NaN       NaN       NaN
c  2.092605 -1.429537  0.204811
d  0.767215  1.077814  0.565666
e -1.027733  1.330702 -0.490780
f       NaN       NaN       NaN
g -1.632493  0.938456  0.492695

In : df2.interpolate()
Out:
          0         1         2
a -1.987879 -2.028572  0.024493
b  0.052363 -1.729055  0.114652
c  2.092605 -1.429537  0.204811
d  0.767215  1.077814  0.565666
e -1.027733  1.330702 -0.490780
f -1.330113  1.134579  0.000958
g -1.632493  0.938456  0.492695

Для чего-то более сложного, вы должны развернуть свою собственную функцию, которая будет иметь дело с Series объект и заполнить NaN значения, как вам нравится, и вернуть другое Series объект.

Answer 2

Старый поток, но думал, что я поделюсь своим решением с 2d экстраполяции / интерполяции, уважая значения индекса, который также работает по требованию. Код закончился немного странно, поэтому дайте мне знать, если есть лучшее решение:

import pandas
from   numpy import nan
import numpy

dataGrid = pandas.DataFrame({1: {1: 1, 3: 2},
                             2: {1: 3, 3: 4}})


def getExtrapolatedInterpolatedValue(x, y):
    global dataGrid
    if x not in dataGrid.index:
        dataGrid.ix[x] = nan
        dataGrid = dataGrid.sort()
        dataGrid = dataGrid.interpolate(method='index', axis=0).ffill(axis=0).bfill(axis=0)

    if y not in dataGrid.columns.values:
        dataGrid = dataGrid.reindex(columns=numpy.append(dataGrid.columns.values, y))
        dataGrid = dataGrid.sort_index(axis=1)
        dataGrid = dataGrid.interpolate(method='index', axis=1).ffill(axis=1).bfill(axis=1)

    return dataGrid[y][x]


print getExtrapolatedInterpolatedValue(2, 1.4)
>>2.3