使用插值将月值转换为日值

Question

我有12个平均每月1000列的值，我想转换成每天使用熊猫数据。我曾尝试使用interpolate进行此操作，但我获得了1991年1月31日至1991年12月31日的每日值，这不包括全年。一月-月份的值无法获取。我使用日期范围作为数据帧的索引

date=pd.date_range(start="01/01/1991",end="31/12/1991",freq="M")

upsampled=df.resample("D")
interpolated = upsampled.interpolate(method='linear')

如何获取365天的插值

Answer 1

请注意，插值是在已知点之间进行的

因此，要在全年内进行插值，光有 仅12个值（每个月）。 您必须有13个值（例如，每个月初和 明年年初）

因此，我将源df创建为：

date = pd.date_range(start='01/01/1991', periods=13, freq='MS')
df = pd.DataFrame({'date': date, 'amount': np.random.randint(100, 200, date.size)})

例如：

         date  amount
0  1991-01-01     113
1  1991-02-01     164
2  1991-03-01     181
3  1991-04-01     164
4  1991-05-01     155
5  1991-06-01     157
6  1991-07-01     118
7  1991-08-01     133
8  1991-09-01     184
9  1991-10-01     183
10 1991-11-01     159
11 1991-12-01     193
12 1992-01-01     163

​然后，为了将其采样到每日频率并进行插值，我运行：

df.set_index('date').resample('D').interpolate()

如果不希望结果包含最后一行（对于1992-01-01）， 仅获取上述结果的一部分，删除最后一行：

df.set_index('date').resample('D').interpolate()[:-1]