如何将 100 个值插入每两个值？答案

【问题标题】：How to interpolate 100 values into the every two values?如何将 100 个值插入每两个值？
【发布时间】：2019-03-11 08:20:03
【问题描述】：

我想在每两个值（0.05秒，如下面的'data.csv'）中插入100个值，并且应该保持以下数据不变。

 time         data
2013-02-12T02:58:00.047803  -1286
2013-02-12T02:58:00.097803  -1271
2013-02-12T02:58:00.147803  -1297
2013-02-12T02:58:00.197803  -1290
2013-02-12T02:58:00.247803  -1314
......

有些代码是：

import pandas as pd
from scipy import interpolate
import pylab as pl
import numpy as np

df = pd.read_csv('aa.txt', delim_whitespace=True)
xnew=np.linspace(df["time"],len(df["data"]),60)
f=interpolate.interp1d(df["time"],df["data"],kind="cubic")

ynew=f(xnew)
pl.plot(xnew,ynew,label="cubic", marker='.' )
pl.show()

【问题讨论】：

我不明白你的问题。为什么要“数据保持不变”？你想在剧情上看到他们吗？最简单的方法是完全忘记格式正确的时间值，而是使用一些整数来指代时间
原始数据无法更改。如：2013-02-12T02:58:00.047803 -1286 2013-02-12T02:58:00.097803 -1271

标签： python interpolation

【解决方案1】：

您的第一个问题是您需要正确格式化时间值，因为 pandas 将它们作为字符串加载，例如您可以将它们转换为秒。

那么，您以错误的方式使用np.linspace 函数。你要计算多少分？

下面是代码示例：

import pandas as pd
from scipy import interpolate
import pylab as pl
import numpy as np
import dateutil
import datetime

time2seconds = lambda x:(dateutil.parser.parse(x)-datetime.datetime(1970,1,1)).total_seconds()
df = pd.read_csv('aa.txt', delim_whitespace=True)
df["time"] = map(time2seconds, df["time"])
xnew = np.linspace(start=min(df["time"]), stop=max(df["time"]), num=len(df["time"])*4)
f = interpolate.interp1d(df["time"], df["data"], kind="cubic")
ynew = f(xnew)
pl.plot(xnew, ynew, label="cubic", marker='.' )
pl.show()

- 编辑- 对于您可能想要使用 pd.to_datetime 的时间戳

【讨论】：