データサンプルの整形

Question

私は、2つの配列のデータペアのサンプルを持っています。たとえば、：

times = [0, 1, 3, 3.5, 5, 6] 
values = [1, 2, 3, 4, 5, 6] 

時刻0では、値は1、時刻1では2などとなります。あなたが見ることができるように、時間値は規則的な時間距離ではありません（すべての場合において昇順に並べられていますが）。もちろん

私はループを作ることができる：私は、これらの値は中間値からこのプロットに基づいて算出されている

times1 = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6] 
values = [1, 2, 2.5, 3, 4.333, 5, 6] 

に上記変換する効率的な方法を求めていますこれらの値を見つけて、それらをターゲット配列に入れてください。しかし、私はnumpyがそれを "すぐに"行う何かを持っているのだろうかと思います。

NB：Thisは、私が望むものに似ています（しかし、少し些細ですが）ので、箱から何もないと思います。しかし、誰が知っている。 scipyのダウンロードと

Answer 1

、あなたはinterp1dを使用することができます：パンダで

from scipy.interpolate import interp1d  
f = interp1d(times, values) 

f(times1) 
Out: 
array([ 1.  , 2.  , 2.5  , 3.  , 4.33333333, 
     5.  , 6.  ]) 

が、これもまた可能である：

ser = pd.Series(values, index=times) 
ser2 = pd.Series(index=times1) 

ser.combine_first(ser2).interpolate(method='index').reindex(ser2.index) 
Out: 
0 1.000000 
1 2.000000 
2 2.500000 
3 3.000000 
4 4.333333 
5 5.000000 
6 6.000000 
dtype: float64 

combine_firstは、両方の指標の和をとります。 interpolateはジョブを実行する主な方法です。インデックス上で線形補間を行っているので、method='index'を渡す必要があります。