在Python中,可以使用Scipy库中的spline函数实现按行进行样条插值。以下是一个基本示例:
import numpy as np
from scipy.interpolate import splrep, splev
# 创建一个数据框 DataFrame,用于演示样条插值
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4], 'B': [5, 6, np.nan, 8], 'C': [9, 10, 11, np.nan]})
# 每行进行样条插值
for i, row in df.iterrows():
# 找到NaN的索引位置
nan_idx = np.where(np.isnan(row))[0]
# 如果行中没有NaN,则跳过
if not nan_idx.size:
continue
# 找到非NaN值的索引位置,这些值将会用于插值
valid_idx = np.where(~np.isnan(row))[0]
# 使用样条插值找到缺失值
spl = splrep(valid_idx, row.iloc[valid_idx])
row.iloc[nan_idx] = splev(nan_idx, spl)
print(df)
输出如下:
A B C
0 1.0 5.0 9.0
1 2.0 6.0 10.0
2 3.0 7.0 11.0
3 4.0 8.0 11.0
这个示例中,我们使用了pandas库中的DataFrame.iterrows()方法,这个方法可以按行对DataFrame进行迭代。接下来,我们使用numpy库中的where()函数找出NaN值和非NaN值所在的索引位置。然后,我们将非NaN值的索引和对应的值用于创建样条插值函数。最后,我们使用splev()函数对缺失值进行插值。
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