沿行的线性插值 - 每行单个值 - 使用 pandas/scipy

Question

假设我有以下 pandas DataFrame

>>> df = pd.DataFrame([[-10, -5, 0, 10], [17, 10, 16, 20], [40, 30, 10, -6]], columns=[0, 10, 20, 30])

>>> df.values
array([[-10,  -5,   0,  10],
       [ 17,  10,  16,  20],
       [ 40,  30,  10,  -6]])

>>> df.columns
Int64Index([0, 10, 20, 30], dtype='int64')

其中列名是我要插值的 x 数组，表中的值是 y 值。我想对每一行执行线性插值，每行有一个 new_x，即 where

new_x = [5, 15, 25]

我想使用列名作为 x 值，第一行作为 y 值来插入值

5

，依此类推具有预期结果的行

[-7.5, 13., 2.]

我试过下面的

from scipy import interpolate
interpolate.interp1d(x=df.columns,y=df)(new_x)

但这给了

array([[-7.5, -2.5,  5. ],
       [13.5, 13. , 18. ],
       [35. , 20. ,  2. ]])

这是在每行中插入 new_x 的每个元素。相反，我只想要那个结果的对角线。

我可以通过在每一行上应用一个插值函数来做到这一点，但是我缺少更自然/更快的单行方式吗？

This question问类似的东西，但只是在2点之间进行插值。

Answer 1

一种可能性是使用

diag

获得输出的对角线：

import numpy as np

out = np.diag(interpolate.interp1d(x=df.columns,y=df)(new_x))

输出：

array([-7.5, 13. ,  2. ])