这段代码在 python 中做了什么？答案

【问题标题】：What this code does in python?这段代码在 python 中做了什么？
【发布时间】：2016-02-17 15:25:56
【问题描述】：

我正在学习 python，想知道下面的代码在 Python 中做了什么：

def inter_lin_nan(ts, rule):
    ts = ts.resample(rule)
    mask = np.isnan(ts)
    ts[mask] = np.interp(np.flatnonzero(mask), np.flatnonzero(~mask), ts[~mask])
    return(ts)

我知道这是一个对时间序列数据进行插值的函数，第二行根据规则（例如 1 小时）重新采样数据。第四行和第五行呢？这种插值是如何完成的？ np.interp 需要什么价值，~mask 是什么？

【问题讨论】：

np 可能是 numpy 模块，您可以查看它的文档（docs.scipy.org/doc，对于 interp doc docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.interp.html）。关于mask，应该在你的代码里，请加进去让我们看看是什么
是的，np 是 numpy，但你可以看到mask=np.isnan(ts)

标签： python numpy interpolation nan

【解决方案1】：

这在文档中有准确描述：

http://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.interp.html

numpy.interp(x, xp, fp, left=None, right=None, period=None)[来源] 一维线性插值。

将一维分段线性插值返回给函数 在离散数据点具有给定值。

所以ts[mask] = np.interp(np.flatnonzero(mask), np.flatnonzero(~mask), ts[~mask]) 行只是将已知值插入到NaNs（在前一行中标识，并且它们的索引在mask 中编码）。

【讨论】：

【解决方案2】：

pandas.Series.resample 允许您获取时间序列并根据规则以不同频率对其进行采样。假设您有一系列 49 次每日观察，并且您想要一系列 7 周均值作为回报。它为您执行此操作，然后您使用 numpy.interp 来估算任何返回为 nan 的值。

【讨论】：