大熊猫数据帧的非时间序列

我有两组数据（dataframes），每个与涉及海誓山盟两列的重采样柱（可以称它们为x和y），像这样：大熊猫数据帧的非时间序列

设置1：

x | y 
0.1 | 1 
0.2 | 2 
0.3 | 3 
0.4 | 2 
0.5 | 3 
0.6 | 4 
0.7 | 5

组2：

x | y 
0.12 | 0 
0.21 | 2 
0.31 | 5 
0.44 | 4 
0.52 | 3 
0.61 | 1 
0.76 | 1

我要总结两组的y值（以相等的X点），但是x是稍有错位。为了解决这一点，我认为这将是最好的0.001步骤进行插值从x = 0.12〜0.7两组，主要有：

mini = max(set1.x.min(), set2.x.min()) 
maxi = max(set1.x.max(), set2.x.max()) 
x_interpolation_points = np.arange(maxi, mini, 0.001) 

# Next step: interpolate both sets 
# last step: sumY = set1.y + set2.y

如何将一个accomplisch呢？在一个timeserie我会用重采样（）的情况下，内插（），但这不是一个timeserie ..

来源

2017-04-26 Yorian

你可以'interpolate'在一个正常的一系列参见[文档]（http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.Series.interpolate.html#pandas.Series.interpolate） – EdChum

那是什么我想，但在文档我没有看到如何插值到特定值的任何选项。 – Yorian

为什么不只是'set2 ['x'] = set2 ['x']。round（1）'这样值匹配？或者你想要插入Set1，以便它恰好与Set2匹配？因此，你可以做'set1.set_index（ 'X'）重新索引（np.arange（全型，小型，0.001））'然后如果我做到这一点，你可以'合并这 – EdChum

最后我解决它使用numpy的：numpy.interp（）

来源

2017-04-26 14:15:59 Yorian

大熊猫数据帧的非时间序列

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