[Python] Pandas interpolate() : 보간법을 활용한 결측치 처리

✅ Interpolate 보간법을 통한 결측치 처리

pandas.DataFrame.interpolate()

pandas.DataFrame.interpolate — pandas 1.5.1 documentation

DataFrame.interpolate(method='linear', *, axis=0, limit=None, inplace=False,
                     limit_direction=None, limit_area=None, downcast=None, **kwargs)

• 가장 간단한 선형보간법 (linear interpolation)이 default로 제공
  • NaN값에 대해 가장 단순한 선형 회귀를 사용하여 데이터를 채워넣는다.
    • 그 외에도 cubic, polynomial, 가장 가까운 값을 가져다 쓰는 nearest 등등을 사용한다.
  • 시계열 데이터에서 가장 많이 사용 - 이전이나 이후값으로 대체
• 특정 컬럼(column)만 보간법(interpolation)을 사용하고 싶다면, 데이터 프레임 전체 대신 특정 컬럼만 써주면 된다.

import pandas as pd
dates = ['10/23/2022','10/24/2022','10/25/2022',
         '10/26/2022','10/27/2022']
dates = pd.to_datetime(dates)
df = pd.Series([62, np.nan, np.nan, 158, 189], index = dates)
df = df.interpolate()

2022-10-23     62.0
2022-10-24     94.0
2022-10-25    126.0
2022-10-26    158.0
2022-10-27    189.0
dtype: float64