pandas.DataFrame.interpolate

Graphs de différentes méthodes de pandas.DataFrame.interpolate

Prerequisites :interrobang:

You need :

• Python 3.7 (Anaconda)

Getting Started

Read and Run :sunglasses:

Description :

Il existe dans pandas plusieurs méthodes pour interpoler les points manquants dans une série de données. Ces méthodes sont expliqués sur :

• https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.DataFrame.interpolate.html#pandas.DataFrame.interpolate
• https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/interpolate.html

Le script suivant permet d'afficher des graphs montrant les différences d'interpolations. Pour informations :

• La méthode "nearest" est celle qui a été utilisé dans excel (je pense). Elle consiste à renvoyer la valeur de y correspondant au x le plus proche.
• Les méthodes "zero", "slinear", "quadratic", "cubic" sont tous des "splines" avec une interpolation d'ordre respectivement 0,1,2 et 3.
• La méthode "barycentric" correspond à une fonction polynôme passant par un ensemble de points
• "krogh" utilise dérivées successives du polynôme précédent
• "pchip" veut dire "piecewise cubic hermite interpolating polynomial"
• "Akima" utilise des sous-splines

Script

See interpolate_method.py

Graphs

See interpolate_method.png

Author :computer:

• Yassine Gangat - gyassine :octocat:

Acknowledgments :thumbsup:

• Inspired by :
  • https://stackoverflow.com/questions/27698604/what-do-the-different-values-of-the-kind-argument-mean-in-scipy-interpolate-inte