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在数据处理时#xff0c;由于采集数据量有限#xff0c;或者采集数据粒度过小#xff0c;经常需要对数据重采样。在本例中#xff0c;我们将实现一个类型超分辨率的操作。
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首先将原始数据长度扩展为 3 倍#xff0c;可以使用 loc[] 方法对索引扩…前言
在数据处理时由于采集数据量有限或者采集数据粒度过小经常需要对数据重采样。在本例中我们将实现一个类型超分辨率的操作。
思路
首先将原始数据长度扩展为 3 倍可以使用 loc[] 方法对索引扩展来生成同时去掉尾部多余的数据。再将每行数据扩展出的数据挖去设置为空这个操作我们在案例 使用 explode() 后不复制其他列 中有过讲解。最后使用 DataFrame 的 interpolate() 插补方法会默认按线性逻辑进行填充。
使用步骤
读入数据
代码如下示例
import pandas as pd
import numpy as npdf pd.DataFrame({A: [10, 20, 50, 40, 80,],B: [2, 8, 10, 6, 4, ],})df
# 这个数据共有 5 行现在我们需要扩展它在前相邻两个数据之间由一个扩展为 3 个。如 0 和 1 之间再增加两个数据最终数据为 13 行。
# 新增加的数据行按整体按线性插补的算法补充。# 将索引重复三次
df.index.repeat(3)# 将得到的索引传入 loc[] 得到扩展数据
df.loc[df.index.repeat(3)]# 去掉尾部多余的数据
(df.loc[df.index.repeat(3)].iloc[:-31] # 删除最后三个可为变量再保留1个方便以后封装
)# 再接我们之前案例的方法将扩展出来的数据设置为空
def func(d: pd.DataFrame):d.iloc[1:, :] Nonereturn d(df.loc[df.index.repeat(3)].iloc[:-31].groupby(level0).apply(func)
)# 最后再用 interpolate() 插补数据整体代码如下
def func(d: pd.DataFrame):d.iloc[1:, :] Nonereturn d # 将第一行及其之后的行设置为None(df.loc[df.index.repeat(3)] # 将df的每个索引值重复3次.iloc[:-31] # 取除了最后3行的所有行.groupby(level0) # 按照索引值进行分组.apply(func) # 对每个分组应用函数func.interpolate() # 对缺失值进行插补
)# 其他方法
# 我们还可以尝试用分组方法合并进去空 DataFrame然后再做插补。
none_df pd.DataFrame([[None]*len(df.columns)], # 将空DataFrame与原DataFrame合并columnsdf.columns, dtypefloat,)
none_df(df.groupby(level0, group_keysFalse) # 按照索引值进行分组 .apply(lambda x: pd.concat([x, *[none_df]*2])) # 将空DataFrame与原DataFrame合并.interpolate() # 对缺失值进行插补.iloc[:-2] # 取除了最后2行的所有行
)总结
以上就是今天要讲的内容本文仅仅简单介绍了pandas的使用而pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。
