使用Python实现数据插值(合理获取缺失数据)
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发布时间：2小时前
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时间：1小时前
数据插值在处理数据缺失时，使用数学函数逼近的方法，填补缺失值，以确保数据完整性。在线仪器记录数据时，维护、较零和采样状态切换可导致缺失值。缺失值处理方法主要有删除和插值，前者简化但减少历史数据完整性，后者通过已知数据计算缺失值，提供更完整数据。
案例中，面对在线仪器每5min切换一次采样管道导致1min时间分辨率数据存在大量空值的问题，需要对缺失数据进行填补，获取完整的1min时间序列数据。使用Python实现数据插值，需引入Scipy、pandas、numpy和matplotlib库。
构造示例数据，用于演示插值过程，数据包含时间列和浓度列。目标是获取未记录时间点的浓度数据。
导入所需库，读取数据。利用Scipy库的interp1d函数实现一维数据插值，包括线性插值、多项式曲线插值和邻近值插值。
线性插值通过连接与插值点临近的两个数据点，使用直线计算缺失值。
多项式曲线插值将数据分为区间，获取区间内三次方程曲线，通过曲线计算缺失值。
邻近值插值使用与插值点距离最近的已知数据点值进行计算，提供缺失数据。
选取插值方法应根据数据分布特点，以确保结果准确。
