拉格朗日插值法数据补齐

甜辣uu

于 2021-05-07 15:43:22 发布

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分类专栏： python从入门到精通文章标签： tensorflow pytorch 机器学习

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本文探讨了如何利用拉格朗日插值法来弥补缺失的数据。这种方法通过构建多项式函数，根据已知数据点精确地经过每一个点，从而估算缺失值。在机器学习领域，数据完备性对于模型训练至关重要。拉格朗日插值法提供了一种数学工具，尤其适用于小规模数据集的填充，避免了丢弃数据导致的信息损失。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

import pandas as pd #导入数据分析库Pandas
from scipy.interpolate import lagrange #导入拉格朗日插值函数

data=pd.read_excel("第一部分.xlsx")
#自定义列向量插值函数
#s为列向量，n为被插值的位置，k为取前后的数据个数，默认为5
def ployinterp_column(s, n, k=5):
  try:
      y = s[list(range(n-k, n)) + list(range(n+1, n+1+k))] #取数\
  except KeyError:
      y = s.reindex(list(range(n-k, n)) + list(range(n+1, n+1+k)))
      y = y[y.notnull()] #剔除空值

  return lagrange(y.index, list(y))(n) #插值并返回插值结果

#逐个元素判断是否需要插值 openpyxl
for i in data.columns:
  for j in range(len(data)):
    if (data[i].isnull())[j]: #如果为空即插值。
      data[i][j] = ployinterp_column(data[i], j)

data = data.fillna(2)
data.to_excel("插值结束.xlsx") #输出结果，写入文件


# 使用这行代码则不会报错，可以改成这个
# y = s.reindex(list(range(n-k, n)) + list(range(n+1, n+1+k))) #取数
#
# 使用这行代码会报错
# y = s[list(range(n-k,