Python pandasデータフレームが欠損データを補間する

Question

私は次のようなデータセットを持っています。私は残りの部分を補間しようとしている月の最終日のデータしか持っていません、それを行う正しい方法ですか？補間のために

Date Australia China 
2011-01-01 NaN NaN 
2011-01-02 NaN NaN 
-   -  - 
-   -  - 
2011-01-31 4.75 5.81 
2011-02-01 NaN NaN 
2011-02-02 NaN NaN 
-   -  - 
-   -  - 
2011-02-28 4.75 5.81 
2011-03-01 NaN NaN 
2011-03-02 NaN NaN 
-   -  - 
-   -  - 
2011-03-31 4.75 6.06 
2011-04-01 NaN NaN 
2011-04-02 NaN NaN 
-   -  - 
-   -  - 
2011-04-30 4.75 6.06 

私は次のコード

import pandas as pd 
df = pd.read_csv("data.csv", index_col="Date") 
df.index = pd.DatetimeIndex(df.index) 
df.interpolate(method='linear', axis=0).ffill().bfill() 

しかし、私はエラーになっています使用してい行方不明NaN値を見つけるために、このデータフレーム「はTypeError：すべてのNaNを補間することはできませんが」

ここで間違っている可能性がありますが、これをどのように修正できますか？

ありがとうございました。

Answer 1

あなたはastypeによってdataframefloatに変換しようとすることができます

import pandas as pd 

df = pd.read_csv("data.csv", index_col=['Date'], parse_dates=['Date']) 

print df 

      Australia China 
Date       
2011-01-31  4.75 5.81 
2011-02-28  4.75 5.81 
2011-03-31  4.75 6.06 
2011-04-30  4.75 6.06 

df = df.reindex(pd.date_range("2011-01-01", "2011-10-31"), fill_value="NaN") 

#convert to float 
df = df.astype(float) 

df = df.interpolate(method='linear', axis=0).ffill().bfill() 

print df 

      Australia China 
2011-01-01  4.75 5.81 
2011-01-02  4.75 5.81 
2011-01-03  4.75 5.81 
2011-01-04  4.75 5.81 
2011-01-05  4.75 5.81 
2011-01-06  4.75 5.81 
2011-01-07  4.75 5.81 
2011-01-08  4.75 5.81 
2011-01-09  4.75 5.81 
2011-01-10  4.75 5.81 
2011-01-11  4.75 5.81 
2011-01-12  4.75 5.81 
2011-01-13  4.75 5.81 
2011-01-14  4.75 5.81 
2011-01-15  4.75 5.81 
2011-01-16  4.75 5.81 
2011-01-17  4.75 5.81 
2011-01-18  4.75 5.81 
2011-01-19  4.75 5.81 
2011-01-20  4.75 5.81 
2011-01-21  4.75 5.81 
2011-01-22  4.75 5.81 
2011-01-23  4.75 5.81 
2011-01-24  4.75 5.81 
2011-01-25  4.75 5.81 
2011-01-26  4.75 5.81 
2011-01-27  4.75 5.81 
2011-01-28  4.75 5.81 
2011-01-29  4.75 5.81 
2011-01-30  4.75 5.81 
...    ... ... 
2011-10-02  4.75 6.06 
2011-10-03  4.75 6.06 
2011-10-04  4.75 6.06 
2011-10-05  4.75 6.06 
2011-10-06  4.75 6.06 
2011-10-07  4.75 6.06 
2011-10-08  4.75 6.06 
2011-10-09  4.75 6.06 
2011-10-10  4.75 6.06 
2011-10-11  4.75 6.06 
2011-10-12  4.75 6.06 
2011-10-13  4.75 6.06 
2011-10-14  4.75 6.06 
2011-10-15  4.75 6.06 
2011-10-16  4.75 6.06 
2011-10-17  4.75 6.06 
2011-10-18  4.75 6.06 
2011-10-19  4.75 6.06 
2011-10-20  4.75 6.06 
2011-10-21  4.75 6.06 
2011-10-22  4.75 6.06 
2011-10-23  4.75 6.06 
2011-10-24  4.75 6.06 
2011-10-25  4.75 6.06 
2011-10-26  4.75 6.06 
2011-10-27  4.75 6.06 
2011-10-28  4.75 6.06 
2011-10-29  4.75 6.06 
2011-10-30  4.75 6.06 
2011-10-31  4.75 6.06 

[304 rows x 2 columns] 

そして、あなたはffill()を省略することができ、NaNはdataframeの最初の行にのみあるため：

df = df.interpolate(method='linear', axis=0).ffill().bfill() 

to：

df = df.interpolate(method='linear', axis=0).bfill() 

Answer 2

補間する前にデータセットからNaNを削除することができます。

import pandas as pd 
df = pd.read_csv("data.csv", index_col="Date") 
df = df.dropna() 
df.index = pd.DatetimeIndex(df.index) 
df.interpolate(method='linear', axis=0).ffill().bfill()