插值时间序列，从x中选择y值

Question

我一直在寻找这个问题的答案已经有一段时间了，虽然已经接近了，但还是不断地遇到错误。有很多类似的问题几乎可以回答这个问题，但我一直没能解决。任何帮助或在正确方向上的一点都是感激的。在

我有一个图表，显示温度是深度的非线性函数，x和y值取自pandas数据框。在

import matplotlib.pyplot as plt

x = (22.81,  22.81,  22.78,  22.71,  22.55,  22.54,  22.51,  22.37)
y = (5, 16, 23, 34, 61, 68, 77, 86)

#Plot details
plt.figure(figsize=(10,7)), plt.plot(style='.-')
plt.title("Temperature as a Function of Depth")
plt.xlabel("Temperature"), plt.ylabel("Depth")
plt.gca().invert_yaxis()
plt.plot(x,y, linestyle='--', marker='o', color='b')

这给了我一个有点像这个的图像（注意翻转的y轴，因为我说的是深度）：

我想在特定的x值22.61处找到y值，这不是数据集中的原始温度值之一。我尝试了以下步骤：

^{pr2}$

这给了我一个我知道不正确的值

s = pd.Series([5,16,23,34,np.nan,61,68,77,86], index=[22.81,22.81,22.78,22.71,22.61,22.55,22.54,22.51,22.37])
s.interpolate(method='index')

我试图建立一个框架，并强制插值。我也试过了

line = plt.plot(x,y)
xvalues = line[0].get_xdata()
yvalues = line[0].get_ydata()
idx = np.where(xvalues==xvalues[3]) ## 3 is the position
yvalues[idx]

但这将返回一个特定的，已经列出的x值的y值，而不是一个插值的值。在

我希望这足够清楚。我对数据科学和stackoverflow都是全新的，所以如果我需要重新措辞，请让我知道。在

Answer 1

您确实可以使用^{}函数。如文件所述

The x-coordinates of the data points, must be increasing [...]

所以在使用这个函数之前，需要对x数组上的数组进行排序。在

# Sort arrays
xs = np.sort(x)
ys = np.array(y)[np.argsort(x)]

# x coordinate
x0 = 22.61
# interpolated y coordinate
y0 = np.interp(x0, xs, ys)

---

完整代码： ^{pr2}$

Answer 2

在 我认为Scipy提供了一个更直观的API来解决这个问题。然后，您可以轻松地继续使用Pandas中的数据。在

from scipy.interpolate import interp1d
x = np.array((22.81,  22.81,  22.78,  22.71,  22.55,  22.54,  22.51,  22.37))
y = np.array((5, 16, 23, 34, 61, 68, 77, 86))

# fit the interpolation on the original index and values
f = interp1d(x, y, kind='linear')

# perform interpolation for values across the full desired index
f([22.81,22.81,22.78,22.71,22.61,22.55,22.54,22.51,22.37])

输出：

^{pr2}$

您也可以选择多个其他非线性插值（二次、三次等）。查看综合interpolation documentation了解更多详细信息。在

[Edit]：您需要按照@ImportanceOfBeingErnest添加的内容，在x轴上对数组进行排序。在