python - Pandas - 对非日期时间重新采样

Question

我有一个如下所示的数据框:

n    Date        Area    Rank

12  2007-03-02  Other   4.276250
24  2007-03-02  Other   4.512632
3   2007-03-02  Other   3.513571
36  2007-03-02  Other   4.514000
48  2007-03-02  Other   4.55000

我想对 n 间隔之间的值进行重新采样，以便在获得这些值后最终对 rank 字段进行插值。如果 n 是日期时间或类似的对象，我可以重新采样。除了使用 float 或 int 之外，我该怎么做？

输出应该是这样的(排名的虚拟数字，只是一个例子)

n    Date        Area    Rank

3   2007-03-02  Other   3.513571
4   2007-03-02  Other   3.513675
5   2007-03-02  Other   3.524819
6   2007-03-02  Other   3.613427
7   2007-03-02  Other   3.685635
....
....

Answer 1

df = (df.set_index('n')
        .reindex(range(df.n.min(), df.n.max()))
        .interpolate()
        .reset_index())
df[['Date','Area']] = df[['Date','Area']].ffill()

输出:

     n        Date   Area      Rank
0    3  2007-03-02  Other  3.513571
1    4  2007-03-02  Other  3.598313
2    5  2007-03-02  Other  3.683055
3    6  2007-03-02  Other  3.767797
4    7  2007-03-02  Other  3.852539
5    8  2007-03-02  Other  3.937282
6    9  2007-03-02  Other  4.022024
7   10  2007-03-02  Other  4.106766
8   11  2007-03-02  Other  4.191508
9   12  2007-03-02  Other  4.276250
10  13  2007-03-02  Other  4.295948
11  14  2007-03-02  Other  4.315647
                                ...

可能有一种方法可以根据列类型使用不同的方法进行插值 - 那么您就不需要为非 float 列单独的 ffill() 。我尝试了一下 apply() ，但无法让它工作。