Pandas Interpolate 为某些方法和某些大小的数据帧返回 ValueErrors

Question

我在 Pandas 数据帧的插值方面遇到了一些问题。

基本上，我有一个 295339 行的数据框，并人工生成了 nan 来研究不同的采样率和完成方法。

问题是，当我对采样率和完成方法进行一些组合时，一切都会奏效，而对于其他人，我会收到以下错误消息，

ValueError: The number of derivatives at boundaries does not match: expected. 1, got 0+0.

ValueError 的类型取决于我使用的采样率和完成方法的组合。

例如，如果我每小时为每位客户制作一个 nan，然后使用线性或三次方法进行插值，它就可以工作。但是，如果我每四个小时对每个客户进行一次采样，它适用于线性方法，但不适用于三次方法（下面的插值代码）：

latitude = my_frame.filter(['Customer_id', 'Lat'], axis=1)
latitude = latitude.groupby('Customer_id').apply(lambda group: group.interpolate(method= 'cubic')

奇怪的是，在我的测试中，出于速度目的，我将我的方法限制为 3 个客户（代表 8500 行），并且没有提出任何问题。

所以，我的问题是为什么会发生这种情况，是否有任何解决方法。

Answer 1

我发现问题在于，对于记录较少的客户，我无法使用三次方法进行插值，因为他们没有至少 4 个已知点。