[Pandas] interpolate()

Pandas 라이브러리에서는 DataFrame에 데이터 보간을 수행하는 다양한 interpolate 함수가 제공됩니다. DataFrame은 테이블 형태의 데이터를 다룰 때 자주 사용되며, interpolate 함수는 주로 누락된 데이터를 채우거나 부드러운 곡선을 생성하는 데 사용됩니다. interpolate 함수의 시그니처와 사용 방법에 대해 설명하겠습니다.

Pandas DataFrame에서 사용 가능한 interpolate 함수의 일반적인 시그니처는 다음과 같습니다.

시그니처

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

method (보간 방법)

'linear': 선형 보간 방법은 두 데이터 포인트 사이의 직선을 사용하여 보간합니다. 이것은 데이터 포인트가 일정한 간격으로 증가 또는 감소하는 경우에 유용합니다.
'polynomial': 다항식 보간 방법은 데이터를 다항식으로 모델링하여 보간합니다. 이것은 데이터가 곡선 형태를 갖는 경우에 유용합니다.
'spline': 스플라인 보간 방법은 데이터를 부드러운 곡선으로 보간하는 방법으로, 데이터의 곡률을 최소화합니다.
'barycentric', 'krogh', 'piecewise_polynomial', 'pchip', 'akima' 등은 다른 고급 보간 방법을 나타냅니다. 이러한 방법들은 데이터의 특성에 따라 적합한 선택지일 수 있습니다.

axis (보간 축)

'axis' 매개변수는 데이터 프레임에서 보간을 수행할 축을 지정합니다. 기본값은 0으로, 열 방향으로 보간을 수행합니다. 이 매개변수를 1로 설정하면 행 방향으로 보간할 수 있습니다.

limit (누락된 값 제한)

'limit' 매개변수는 보간을 적용할 최대 누락된 값을 제한하는 정수 값을 나타냅니다. 예를 들어, 2로 설정하면 연속된 최대 2개의 누락된 값을 보간하고 나머지는 그대로 남습니다.

inplace (원본 DataFrame 변경)

'inplace' 매개변수를 True로 설정하면 원본 DataFrame을 직접 변경하고, False로 설정하면 새로운 DataFrame을 반환합니다. True로 설정하면 새로운 DataFrame을 할당할 필요가 없습니다.

limit_direction (누락된 값의 방향 제한)

'limit_direction' 매개변수는 누락된 값의 보간 방향을 제한합니다. 'forward'로 설정하면 누락된 값을 이전 값으로만 보간하고, 'backward'로 설정하면 이후 값으로만 보간합니다. 'both'로 설정하면 양쪽 방향으로 보간합니다.

limit_area (누락된 값 제한 영역)

'limit_area' 매개변수는 누락된 값을 제한하는 영역을 선택합니다. 'inside'로 설정하면 누락된 값을 현재 데이터 범위 내에서만 제한하고, 'outside'로 설정하면 무한대로 확장된 범위에서도 제한합니다.

downcast (데이터 타입 다운캐스트)

'downcast' 매개변수는 데이터 타입을 다운캐스트하는 데 사용됩니다. 예를 들어, 데이터가 실수형일 때 정수형으로 다운캐스트하려면 'integer'를 사용할 수 있습니다.

각 매개변수는 데이터의 특성과 보간 작업의 목적에 따라 적절하게 조정할 수 있습니다. 데이터 프레임의 특정 상황에 맞게 이러한 옵션들을 조합하여 사용하여 데이터 보간 작업을 수행할 수 있습니다.

예제

아래는 간단한 예제 코드입니다.

import pandas as pd
import numpy as np

# 샘플 데이터 생성
data = {'A': [1, 2, np.nan, 4, 5],
        'B': [np.nan, 2, 3, np.nan, 5],
        'C': [1, np.nan, 3, np.nan, 5]}
df = pd.DataFrame(data)

# linear 보간을 사용하여 누락된 값을 보간
df.interpolate(method='linear', inplace=True, axis=0)

print(df)

위 코드에서는 'linear' 보간 방법을 사용하여 DataFrame의 누락된 값을 보간하고, inplace=True로 설정하여 원본 DataFrame을 직접 변경합니다.

Pandas의 interpolate 함수는 다양한 보간 방법을 제공하며, 데이터에 따라 적절한 방법을 선택할 수 있습니다. DataFrame의 누락된 값을 채우거나 시계열 데이터의 부드러운 곡선을 생성하는 데 유용하게 활용됩니다.

해당 게시글은 ChatGPT의 도움을 받아 작성되었습니다.