# coding:utf-8

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.interpolate import interp1d data = pd.read_excel('指数.xlsx',header=None,index_col=None) # 数据信息
# print(data.info()) # 查看空值
isnull = data[1].isnull()
# print(isnull)
# print(data[1]) # 替换空值
data[1] = data[1].fillna('') # 找出索引
index_ = data[isnull].index.tolist()
# print(index_) # 去除空列所在行
data = data.drop(index_)
# print(data) x = data[1]
y = data[0] # 插值 f1=interp1d(x,y,kind='linear')#线性插值
f2=interp1d(x,y,kind='cubic')#三次样条插值
x_pred=np.arange(1,170,1)
y1=f1(x_pred) datas = pd.DataFrame([y1,x_pred])
datas.to_excel('new指数.xlsx') y2=f2(x_pred)
plt.figure(figsize=[12,7])
plt.scatter(x,y,s=30,c='red',label='原始指数')
plt.plot(x_pred,y1,'b--',label='linear interpolation')
# plt.plot(x_pred,y2,'b--',label='cubic')
plt.legend(loc='upper left')
font_size = {'size':13}
plt.ylabel('淘宝指数',font_size)
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 设置字体为SimHei显示中文
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 设置正常显示符号
plt.show()

pandas空值处理与插值的更多相关文章

  1. pandas 初识(三)

    Python Pandas 空值 pandas 判断指定列是否(全部)为NaN(空值) import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame ...

  2. pandas中的空值处理

    1.空值 1.1 有两种丢失数据: None: Python自带的数据类型 不能参与到任何计算中 np.nan: float类型 能参与计算,但结果总是nan # None+2 # 报错 # np.n ...

  3. pandas | DataFrame基础运算以及空值填充

    本文始发于个人公众号:TechFlow,原创不易,求个关注 今天是pandas数据处理专题的第四篇文章,我们一起来聊聊DataFrame中的索引. 上一篇文章当中我们介绍了DataFrame数据结构当 ...

  4. pandas如何统计所有列的空值,并转化为list?

    统计所有列的空值:data.isnull().sum() 转化成list: df.isnull().sum().index.tolist() df.isnull().sum().values.toli ...

  5. pandas 如何判断指定列是否(全部)为NaN(空值)

    判断某列是否有NaN df['$open'].isnull().any() # 判断open这一列列是否有 NaN 判断某列是否全部为NaN df['$open'].isnull().all() # ...

  6. Python 数据分析包:pandas 基础

    pandas 是基于 Numpy 构建的含有更高级数据结构和工具的数据分析包 类似于 Numpy 的核心是 ndarray,pandas 也是围绕着 Series 和 DataFrame 两个核心数据 ...

  7. pandas 基础

    pandas 是基于 Numpy 构建的含有更高级数据结构和工具的数据分析包 类似于 Numpy 的核心是 ndarray,pandas 也是围绕着 Series 和 DataFrame 两个核心数据 ...

  8. 011 pandas的常见操作

    一:对索引进行操作 1.reindex重新索引 pandas提供了一个方法来创建一个适应新索引的新对象. Series通过调用reindex方法会根据新的索引顺序重新排序,如果新的索引中存在原索引不存 ...

  9. 【学习】DataFrame&Series类【pandas】

    参考链接:http://blog.csdn.net/yhb315279058/article/details/50226027 DataFrame类: DataFrame有四个重要的属性: index ...

随机推荐

  1. Putty+Xming实现在Windows客户端显示Linux服务器端的图形化程序

    走了不少弯路啊~~~言归正传,最近研发和我说要在一台EC2的机器上运行一个带GUI的程序,当时我就纳闷了:EC2的机器应该没有桌面套件的吧,那该怎么运行GUI的程序呢?百思不得其解时收到一封邮件,大致 ...

  2. DAY5-Python学习笔记

    1.电子邮件: 邮件历程: 发件人 -> MUA -> MTA -> MTA -> 若干个MTA -> MDA <- MUA <- 收件人编写MUA把邮件发到 ...

  3. k序列和

    二分答案是参数搜索的一个改善.是这样,对于一个问题,如果它的答案具有单调性质(即如果i不可行,那么大于i的解都不可行,而小于i的解有可能可行),进而用二分的方法枚举答案,再判断答案是否可行,直到求到符 ...

  4. 五种并发包总结ConcurrentHashMap CopyOnWriteArrayList ArrayblockingQueue

    五种并发包总结 1.常用的五种并发包 ConcurrentHashMap CopyOnWriteArrayList CopyOnWriteArraySet ArrayBlockingQueue Lin ...

  5. 20135239 益西拉姆 linux内核分析 扒开系统调用的三层皮(下)

    一. 给MenuOS增加time-asm命令 代码解释 1.-rf:强制删除 2.clone :重新克隆 3.time-asm:显示系统时间的汇编形式 给MenuOS增加time和time-asm命令 ...

  6. 用Python实现的数据结构与算法:链表

    一.概述 链表(linked list)是一组数据项的集合,其中每个数据项都是一个节点的一部分,每个节点还包含指向下一个节点的链接(参考 <算法:C语言实现>). 根据结构的不同,链表可以 ...

  7. FPGA/SOPC学习转载

    转自小時不識月http://www.cnblogs.com/yuphone/archive/2010/08/27/docs_plan.html 新网址为:http://andrewz.cn [连载计划 ...

  8. C++ 文本查询2.0(逻辑查询)

    代码实例实现了继承和友元之间的关系,以及为了隐藏实际继承实现,而实现的接口类,代码偏乱,楼主- -自看的(提醒作用) TextQuery.h // // Created by 徐爱东 on 17/7/ ...

  9. mac go2shell 安裝

    配合Finder打开Finder,按住command键,拖动Go2Shell的图标到Finder菜单就可以在Finder快捷打开Go2Shell了

  10. linux命令总结之dig命令

    Dig简介: Dig是一个在类Unix命令行模式下查询DNS包括NS记录,A记录,MX记录等相关信息的工具.Dig的源码是ISC BIND大包的一部分,但是大多编译和安装Bind的文档都不把它包括在内 ...