python – 在Pandas DataFrame中推断值

在Pandas DataFrame中插入NaN单元非常容易：

In [98]: df
Out[98]:
            neg       neu       pos       avg
250    0.508475  0.527027  0.641292  0.558931
500         NaN       NaN       NaN       NaN
1000   0.650000  0.571429  0.653983  0.625137
2000        NaN       NaN       NaN       NaN
3000   0.619718  0.663158  0.665468  0.649448
4000        NaN       NaN       NaN       NaN
6000        NaN       NaN       NaN       NaN
8000        NaN       NaN       NaN       NaN
10000       NaN       NaN       NaN       NaN
20000       NaN       NaN       NaN       NaN
30000       NaN       NaN       NaN       NaN
50000       NaN       NaN       NaN       NaN

[12 rows x 4 columns]

In [99]: df.interpolate(method='nearest', axis=0)
Out[99]:
            neg       neu       pos       avg
250    0.508475  0.527027  0.641292  0.558931
500    0.508475  0.527027  0.641292  0.558931
1000   0.650000  0.571429  0.653983  0.625137
2000   0.650000  0.571429  0.653983  0.625137
3000   0.619718  0.663158  0.665468  0.649448
4000        NaN       NaN       NaN       NaN
6000        NaN       NaN       NaN       NaN
8000        NaN       NaN       NaN       NaN
10000       NaN       NaN       NaN       NaN
20000       NaN       NaN       NaN       NaN
30000       NaN       NaN       NaN       NaN
50000       NaN       NaN       NaN       NaN

[12 rows x 4 columns]

我还希望它使用给定的方法推断插值范围之外的NaN值.我怎么能这样做呢？

解决方法:

外推Pandas DataFrames

DataFrames可能是外推的,但是,pandas中没有简单的方法调用,需要另一个库(例如scipy.optimize).

推断

一般来说,外推要求人们推断某些assumptions about the data.一种方法是通过curve fitting对数据进行一些通用参数化方程,以找到最能描述现有数据的参数值,然后将其用于计算超出该数据范围的值.这种方法的困难和限制问题是,当选择参数化方程时,必须对趋势做出一些假设.这可以通过不同方程的试验和误差来找到,以给出期望的结果,或者有时可以从数据源推断出它.问题中提供的数据实际上不足以获得良好拟合曲线的数据集;但是,它足以说明问题.

以下是使用三阶多项式外推DataFrame的示例

f(x) = a x³ + b x² + c x + d 07003

该通用函数(func())曲线拟合到每列上以获得唯一的列特定参数(即a,b,c,d).然后,这些参数化方程用于推导具有NaN的所有索引的每列中的数据.

import pandas as pd
from cStringIO import StringIO
from scipy.optimize import curve_fit

df = pd.read_table(StringIO('''
                neg       neu       pos       avg
    0           NaN       NaN       NaN       NaN
    250    0.508475  0.527027  0.641292  0.558931
    500         NaN       NaN       NaN       NaN
    1000   0.650000  0.571429  0.653983  0.625137
    2000        NaN       NaN       NaN       NaN
    3000   0.619718  0.663158  0.665468  0.649448
    4000        NaN       NaN       NaN       NaN
    6000        NaN       NaN       NaN       NaN
    8000        NaN       NaN       NaN       NaN
    10000       NaN       NaN       NaN       NaN
    20000       NaN       NaN       NaN       NaN
    30000       NaN       NaN       NaN       NaN
    50000       NaN       NaN       NaN       NaN'''), sep='\s+')

# Do the original interpolation
df.interpolate(method='nearest', xis=0, inplace=True)

# Display result
print 'Interpolated data:'
print df
print

# Function to curve fit to the data
def func(x, a, b, c, d):
    return a * (x ** 3) + b * (x ** 2) + c * x + d

# Initial parameter guess, just to kick off the optimization
guess = (0.5, 0.5, 0.5, 0.5)

# Create copy of data to remove NaNs for curve fitting
fit_df = df.dropna()

# Place to store function parameters for each column
col_params = {}

# Curve fit each column
for col in fit_df.columns:
    # Get x & y
    x = fit_df.index.astype(float).values
    y = fit_df[col].values
    # Curve fit column and get curve parameters
    params = curve_fit(func, x, y, guess)
    # Store optimized parameters
    col_params[col] = params[0]

# Extrapolate each column
for col in df.columns:
    # Get the index values for NaNs in the column
    x = df[pd.isnull(df[col])].index.astype(float).values
    # Extrapolate those points with the fitted function
    df[col][x] = func(x, *col_params[col])

# Display result
print 'Extrapolated data:'
print df
print

print 'Data was extrapolated with these column functions:'
for col in col_params:
    print 'f_{}(x) = {:0.3e} x^3 + {:0.3e} x^2 + {:0.4f} x + {:0.4f}'.format(col, *col_params[col])

推断结果

Interpolated data:
            neg       neu       pos       avg
0           NaN       NaN       NaN       NaN
250    0.508475  0.527027  0.641292  0.558931
500    0.508475  0.527027  0.641292  0.558931
1000   0.650000  0.571429  0.653983  0.625137
2000   0.650000  0.571429  0.653983  0.625137
3000   0.619718  0.663158  0.665468  0.649448
4000        NaN       NaN       NaN       NaN
6000        NaN       NaN       NaN       NaN
8000        NaN       NaN       NaN       NaN
10000       NaN       NaN       NaN       NaN
20000       NaN       NaN       NaN       NaN
30000       NaN       NaN       NaN       NaN
50000       NaN       NaN       NaN       NaN

Extrapolated data:
               neg          neu         pos          avg
0         0.411206     0.486983    0.631233     0.509807
250       0.508475     0.527027    0.641292     0.558931
500       0.508475     0.527027    0.641292     0.558931
1000      0.650000     0.571429    0.653983     0.625137
2000      0.650000     0.571429    0.653983     0.625137
3000      0.619718     0.663158    0.665468     0.649448
4000      0.621036     0.969232    0.708464     0.766245
6000      1.197762     2.799529    0.991552     1.662954
8000      3.281869     7.191776    1.702860     4.058855
10000     7.767992    15.272849    3.041316     8.694096
20000    97.540944   150.451269   26.103320    91.365599
30000   381.559069   546.881749   94.683310   341.042883
50000  1979.646859  2686.936912  467.861511  1711.489069

Data was extrapolated with these column functions:
f_neg(x) = 1.864e-11 x^3 + -1.471e-07 x^2 + 0.0003 x + 0.4112
f_neu(x) = 2.348e-11 x^3 + -1.023e-07 x^2 + 0.0002 x + 0.4870
f_avg(x) = 1.542e-11 x^3 + -9.016e-08 x^2 + 0.0002 x + 0.5098
f_pos(x) = 4.144e-12 x^3 + -2.107e-08 x^2 + 0.0000 x + 0.6312

平均列的绘图

如果没有更大的数据集或知道数据的来源,这个结果可能完全错误,但应该举例说明推断DataFrame的过程.可能需要使用func()中的假设方程来获得正确的外推法.此外,没有尝试使代码有效.

更新：

如果您的索引是非数字的,如DatetimeIndex,则为see this answer,以便如何推断它们.

标签：python,pandas,extrapolation
来源： https://codeday.me/bug/20190917/1810012.html