Pandas DataFrame DataFrame.interpolate() 関数

Suraj Joshi 2023年1月30日 Pandas Pandas DataFrame
  1. pandas.DataFrame.interpolate() の構文
  2. コード例：DataFrame.interpolate() メソッドを用いて DataFrame 内のすべての NaN 値を補間する
  3. コード例：DataFrame.interpolate() メソッド method パラメータを持つメソッド
  4. コード例：Pandas DataFrame.interpolate() メソッド axis パラメータを用いて row 軸に沿って補間する
  5. コード例：DataFrame.interpolate() メソッド with limit パラメータ
  6. コード例：DataFrame.interpolate() メソッド with limit_direction パラメータ
  7. 時系列データを DataFrame.interpolate() メソッドで補間する
Pandas DataFrame DataFrame.interpolate() 関数

Python Pandas DataFrame.interpolate() 関数は補間手法を用いて DataFrame 内の NaN の値を補間します。

pandas.DataFrame.interpolate() の構文

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

パラメータ
method linear、time、index、values、nearest、zero、slinear、quadratic、cubic、barycentric、krogh、polynomial、spline、piecewise_polynomial、from_derivatives、pchip、akima、None. NaN の値を補間するためのメソッド。
axis 行(axis=0)または列(axis=1)に沿って欠損値を補間します。
limit 整数。補間される連続した NaN の最大数。
inplace 論理値。True ならば、呼び出し元の DataFrame を変更します。
limit_direction forward、backward、または both。limit が指定された場合、NaNs に沿った方向は補間されます。
limit_area None、inside、outside。limit が指定された場合の補間の制限
downcast 辞書。データ型のダウンキャストを指定します。
**kwargs 補間関数のキーワード引数。

戻り値

inplace が True の場合、与えられた method を用いてすべての NaN 値を補間する DataFrame を作成し、そうでない場合は None を作成します。

コード例：DataFrame.interpolate() メソッドを用いて DataFrame 内のすべての NaN 値を補間する

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'X': [1, 2, 3, None, 3],
                   'Y': [4, None, 8, None, 3]})
print("DataFrame:")
print(df)

filled_df = df.interpolate()

print("Interploated DataFrame:")
print(filled_df)

出力：

DataFrame:
     X    Y
0  1.0  4.0
1  2.0  NaN
2  3.0  8.0
3  NaN  NaN
4  3.0  3.0
Interploated DataFrame:
     X    Y
0  1.0  4.0
1  2.0  6.0
2  3.0  8.0
3  3.0  5.5
4  3.0  3.0

これは DataFrame のすべての NaN 値を linear 補間手法を用いて補間します。

このメソッドは pandas.DataFrame.fillna() に比べてよりインテリジェントです。

コード例：DataFrame.interpolate() メソッド method パラメータを持つメソッド

また、DataFrame.interpolate() 関数の method パラメータの値を設定することで、DataFrame の NaN 値をさまざまな補間手法で補間することもできます。

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'X': [1, 2, 3, None, 3],
                   'Y': [4, None, 8, None, 3]})
print("DataFrame:")
print(df)

filled_df = df.interpolate(method='polynomial', order=2)

print("Interploated DataFrame:")
print(filled_df)

出力：

DataFrame:
     X    Y
0  1.0  4.0
1  2.0  NaN
2  3.0  8.0
3  NaN  NaN
4  3.0  3.0
Interploated DataFrame:
          X      Y
0  1.000000  4.000
1  2.000000  7.125
2  3.000000  8.000
3  3.368421  6.625
4  3.000000  3.000

このメソッドは DataFrame の NaN のすべての値を 2 次の polynomial 補間手法を用いて補間します。

ここで、order=2 は polynomial 関数のキーワード引数です。

コード例：Pandas DataFrame.interpolate() メソッド axis パラメータを用いて row 軸に沿って補間する

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'X': [1, 2, 3, None, 3],
                   'Y': [4, None, 8, None, 3]})
print("DataFrame:")
print(df)

filled_df = df.interpolate(axis=1)

print("Interploated DataFrame:")
print(filled_df)

出力：

DataFrame:
     X    Y
0  1.0  4.0
1  2.0  NaN
2  3.0  8.0
3  NaN  NaN
4  3.0  3.0
Interploated DataFrame:
     X    Y
0  1.0  4.0
1  2.0  2.0
2  3.0  8.0
3  NaN  NaN
4  3.0  3.0

ここでは、行軸に沿って NaN の値を補間するために axis=1 を設定しています。2 行目では、2 行目に沿った線形補間で NaN の値を置き換えています。

しかし、4 行目では、4 行目の値はいずれも NaN であるため、補間後も NaN の値が残っています。

コード例：DataFrame.interpolate() メソッド with limit パラメータ

DataFrame.interpolate() メソッドの limit パラメータは、このメソッドで塗りつぶされる NaN 値の最大連続数を制限します。

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'X': [1, 2, 3, None, 3],
                   'Y': [4, None, None, None, 3]})
print("DataFrame:")
print(df)

filled_df = df.interpolate( limit = 1)

print("Interploated DataFrame:")
print(filled_df)

出力：

DataFrame:
     X    Y
0  1.0  4.0
1  2.0  NaN
2  3.0  NaN
3  NaN  NaN
4  3.0  3.0
Interploated DataFrame:
     X     Y
0  1.0  4.00
1  2.0  3.75
2  3.0   NaN
3  3.0   NaN
4  3.0  3.00

ここでは、ある列で上から順に NaN が塗りつぶされると、同じ列の次の連続する NaN の値は変更されません。

コード例：DataFrame.interpolate() メソッド with limit_direction パラメータ

DataFrame.interpolate() メソッドの limit-direction パラメータは、値を補間する特定の axis に沿った方向を制御します。

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'X': [1, 2, 3, None, 3],
                   'Y': [4, None, None, None, 3]})
print("DataFrame:")
print(df)

filled_df = df.interpolate(limit_direction ='backward', limit = 1)

print("Interploated DataFrame:")
print(filled_df)

出力：

DataFrame:
     X    Y
0  1.0  4.0
1  2.0  NaN
2  3.0  NaN
3  NaN  NaN
4  3.0  3.0
Interploated DataFrame:
     X     Y
0  1.0  4.00
1  2.0   NaN
2  3.0   NaN
3  3.0  3.25
4  3.0  3.00

ここでは、一旦 NaN が下から順に列に埋められると、同じ列の次の連続する NaN の値は変更されません。

時系列データを DataFrame.interpolate() メソッドで補間する

import pandas as pd

dates=['April-10', 'April-11', 'April-12', 'April-13']
fruits=['Apple', 'Papaya', 'Banana', 'Mango']
prices=[3, None, 2, 4]

df = pd.DataFrame({'Date':dates ,
                   'Fruit':fruits ,
                   'Price': prices})

print(df)
df.interpolate(inplace=True)

print("Interploated DataFrame:")
print(df)

出力：

       Date   Fruit  Price
0  April-10   Apple    3.0
1  April-11  Papaya    NaN
2  April-12  Banana    2.0
3  April-13   Mango    4.0
Interploated DataFrame:
       Date   Fruit  Price
0  April-10   Apple    3.0
1  April-11  Papaya    2.5
2  April-12  Banana    2.0
3  April-13   Mango    4.0

inplace=True のため、関数 interpolate() を呼び出した後に元の DataFrame が変更されます。

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著者： Suraj Joshi
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Suraj Joshi is a backend software engineer at Matrice.ai.

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