Pythonで線形補間を行いますが、列タイトルをインデックス値として使用します

Question

私は列間に水平に補間する必要がある値のないデータフレームを持っています。補間のために、いくつかの列の名前（名前は数値です）が補間のためのインデックス値として使用されます。私はより良い問題を伝えるために一緒に、次の例に入れている：

初期データフレーム：

import pandas as pd 
testdata1 = [('Prod', ['P1', 'P2']), 
('A', ['1', '1']), 
('1', ['10', '40']), 
('2', ['', '']), 
('3', ['30', '80']), 
('B', ['1', '2']),    
] 
df = pd.DataFrame.from_items(testdata1) 
df 

対象データフレーム：私の例では

targetdf = [('Prod', ['P1', 'P2']), 
('A', ['1', '1']), 
('1', ['10', '40']), 
('2', ['20', '60']), 
('3', ['30', '80']), 
('B', ['1', '2']),    
] 
df2 = pd.DataFrame.from_items(targetdf) 
df2 

上記のように、perf orm補間（水平）は列 '1'、 '2'、 '3'です。これらの列タイトル（1,2,3）は、補間計算で使用されるインデックス値です。

私は、インデックス値がある特定の列のすべてのセルである場合にのみ、Pythonで.interpolate（）を使用する方法を知っています。どんな助けでも大歓迎です。

Answer 1

あなたは、行によって、プロセスのためのパラメータaxis=1でapplyを使用することができます。

#replace whitespaces to NaNs 
df = df.replace('', np.nan) 
#rename columns from strings to number 
d = {'1':1,'2':2,'3':3} 
df = df.rename(columns=d) 
#columns for interploate (necessary numeric) 
cols = [1,2,3] 

#convert values in cols to floats first, interpolate and if int output convert to int last 
df[cols] = df[cols].astype(float) 
        .apply(lambda x: x.interpolate(method='index'), axis=1) 
        .astype(int) 
print (df) 
    Prod A 1 2 3 B 
0 P1 1 10 20 30 1 
1 P2 1 40 60 80 2 

Answer 2

あなたは、列名が数値であることを言及し、彼らはあなたが提供されるサンプルデータ内の文字列として表示されます。彼らは実際には数値型であれば、interpolate()だけで動作するはずです：

import numpy as np 
import pandas as pd 

testdata1 = [('Prod', ['P1', 'P2']), 
      ('A', [1., 1.]), 
      (1, [10., 40.]), 
      (2, [np.nan, np.nan]), 
      (3, [30., 80.]), 
      ('B', [1., 2.]),    
      ] 
df = pd.DataFrame.from_items(testdata1) 

cols = [1,2,3] 
df[cols] = df[cols].interpolate(method="index", axis=1) 

出力：

Prod A  1  2  3 B 
0 P1 1.0 10.0 20.0 30.0 1.0 
1 P2 1.0 40.0 60.0 80.0 2.0 

Answer 3

数値に変換し、interpolate

In [104]: cols = ['1','2','3'] 

In [105]: df[cols].apply(pd.to_numeric).interpolate(axis=1) 
Out[105]: 
     1  2  3 
0 10.0 20.0 30.0 
1 40.0 60.0 80.0