Python-Pandas：如何在指数增长的值之间进行插值？

Question

我有一个Pandas系列，其中包含产品的价格演变（我国通胀率很高），或者说某个国家/地区感染冠状病毒的人数。这两个数据集中的值都呈指数增长；这意味着如果您有类似[3，NaN，27]的信息，则需要进行插值，以便在这种情况下用9填充缺失值。我检查了Pandas文档中的插值方法，但是除非我错过了什么，否则我什么都没有找到。

我可以手动完成，您只需取几何平均值，或者在有更多值的情况下，通过做（最终值/初始值）^（1 /它们之间的距离）来获得平均增长率，然后相应地相乘。但是我的系列中有很多值可以填写，那么我该如何自动执行呢？我想我缺少了一些东西，因为这似乎是非常基本的东西。

谢谢。

Answer 1

您可以采用序列的对数，线性插入，然后将其转换回指数刻度。

import pandas as pd
import numpy as np

arr = np.exp(np.arange(1,10))
arr = pd.Series(arr)
arr[3] = None

0       2.718282
1       7.389056
2      20.085537
3            NaN
4     148.413159
5     403.428793
6    1096.633158
7    2980.957987
8    8103.083928
dtype: float64

arr = np.log(arr) # Transform according to assumed process.
arr = arr.interpolate('linear') # Interpolate.
np.exp(arr) # Invert previous transformation.

0       2.718282
1       7.389056
2      20.085537
3      54.598150
4     148.413159
5     403.428793
6    1096.633158
7    2980.957987
8    8103.083928
dtype: float64