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この奇妙な行動を説明できますか？

df=pd.DataFrame({'year':[1986,1987,1988],'bomb':arange(3)}).set_index('year')

In [9]: df.reindex(arange(1986,1988.125,.125))
Out[9]: 
          bomb
1986.000     0
1986.125   NaN
1986.250   NaN
1986.375   NaN
1986.500   NaN
1986.625   NaN
1986.750   NaN
1986.875   NaN
1987.000     1
1987.125   NaN
1987.250   NaN
1987.375   NaN
1987.500   NaN
1987.625   NaN
1987.750   NaN
1987.875   NaN
1988.000     2

In [10]: df.reindex(arange(1986,1988.1,.1))
Out[10]: 
        bomb
1986.0     0
1986.1   NaN
1986.2   NaN
1986.3   NaN
1986.4   NaN
1986.5   NaN
1986.6   NaN
1986.7   NaN
1986.8   NaN
1986.9   NaN
1987.0   NaN
1987.1   NaN
1987.2   NaN
1987.3   NaN
1987.4   NaN
1987.5   NaN
1987.6   NaN
1987.7   NaN
1987.8   NaN
1987.9   NaN
1988.0   NaN

増分が .125 以外の場合、新しいインデックス値が一致する値を持つ古い行を「見つけられない」ことがわかりました。つまり、克服されていない精度の問題があります。これは、補間を試みる前にインデックスを強制的に float にした場合でも当てはまります。何が起こっているのか、および/またはこれを行う正しい方法は何ですか? を使用して、0.1の増分で動作させることができました

reindex(  np.array(map(round,arange(1985,2010+dt,dt)*10))/10.0 )

ところで、これは、多数の列を線形補間する最初のステップとして行っています (たとえば、「爆弾」はその 1 つです)。それを行うためのより良い方法があれば、私は喜んでまっすぐになります.

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2 に答える 2

0

あなたはあなたが求めるものを手に入れています。reindex メソッドは、指定した新しいインデックスへのデータの取得のみを試みます。コメントで述べたように、おそらくインデックスで日付を探しているでしょう。私はあなたがreindexメソッドがこれを行うことを期待していたと思います（補間）：

df2 =df.reindex(arange(1986,1988.125,.125))
pd.Series.interpolate(df2['bomb'])

1986.000    0.000
1986.125    0.125
1986.250    0.250
1986.375    0.375
1986.500    0.500
1986.625    0.625
1986.750    0.750
1986.875    0.875
1987.000    1.000
1987.125    1.125
1987.250    1.250
1987.375    1.375
1987.500    1.500
1987.625    1.625
1987.750    1.750
1987.875    1.875
1988.000    2.000
Name: bomb

使用する2番目の例は、おそらく浮動小数点の精度が原因であるという不一致です。0.125 ずつステップすることは 1/8 に等しく、バイナリで正確に実行できます。0.1 ずつステップすることはバイナリに直接マッピングできないため、1987 年はおそらく分数で外れます。

1987.0 == 1987.0000000001
False
于 2013-06-27T21:45:05.167 に答える
0

PeriodIndex を使用して、このようなことを行う方が良いと思います

In [39]: df=pd.DataFrame({'bomb':np.arange(3)})

In [40]: df
Out[40]: 
   bomb
0     0
1     1
2     2

In [41]: df.index = pd.period_range('1986','1988',freq='Y').asfreq('M')

In [42]: df
Out[42]: 
         bomb
1986-12     0
1987-12     1
1988-12     2

In [43]: df = df.reindex(pd.period_range('1986','1988',freq='M'))

In [44]: df
Out[44]: 
         bomb
1986-01   NaN
1986-02   NaN
1986-03   NaN
1986-04   NaN
1986-05   NaN
1986-06   NaN
1986-07   NaN
1986-08   NaN
1986-09   NaN
1986-10   NaN
1986-11   NaN
1986-12     0
1987-01   NaN
1987-02   NaN
1987-03   NaN
1987-04   NaN
1987-05   NaN
1987-06   NaN
1987-07   NaN
1987-08   NaN
1987-09   NaN
1987-10   NaN
1987-11   NaN
1987-12     1
1988-01   NaN
In [45]: df.iloc[0,0] = -1

In [46]: df['interp'] = df['bomb'].interpolate()

In [47]: df
Out[47]: 
         bomb    interp
1986-01    -1 -1.000000
1986-02   NaN -0.909091
1986-03   NaN -0.818182
1986-04   NaN -0.727273
1986-05   NaN -0.636364
1986-06   NaN -0.545455
1986-07   NaN -0.454545
1986-08   NaN -0.363636
1986-09   NaN -0.272727
1986-10   NaN -0.181818
1986-11   NaN -0.090909
1986-12     0  0.000000
1987-01   NaN  0.083333
1987-02   NaN  0.166667
1987-03   NaN  0.250000
1987-04   NaN  0.333333
1987-05   NaN  0.416667
1987-06   NaN  0.500000
1987-07   NaN  0.583333
1987-08   NaN  0.666667
1987-09   NaN  0.750000
1987-10   NaN  0.833333
1987-11   NaN  0.916667
1987-12     1  1.000000
1988-01   NaN  1.000000
于 2013-06-28T00:31:39.033 に答える