在熊猫数据框中插入 NaN 不起作用

Question

我知道了。数据框：

                vals 
2017-07-08  0.169524 
2017-07-09  0.167619 
2017-07-10  0.165714 
2017-07-11  0.163810 
2017-07-12  0.161905 

基于Extend pandas datetime index to present date，我将索引扩展到现在，然后我想通过插值填充值。我这样做：

df.interpolate(how='bicubic', inplace=True)

然后得到这个：

               vals
2017-07-11  0.163810
2017-07-12  0.161905
2017-07-13  0.161905
2017-07-14  0.161905
2017-07-15  0.161905

但是，我希望从 2017-07-13 到 2017-07-15 的最后 3 个值与 2017-07-12 的值不同，而是基于最后几个值发生的任何趋势。我该如何解决这个问题？

Answer 1

您要做的实际上是外推，而不是插值，不幸的是pnd.DataFrame 没有方法。

您需要定义一个外推模型，例如通过从已知数据拟合多项式曲线并将其外推到剩余索引。关于如何使用时间序列索引over here 来执行此操作有很好的解释。