如何在Pandas中查找风速对应功率值，无匹配时执行插值？

我有一个存储风速（WS）值的Pandas序列，还有一个包含WS和Power [kWh]的查找表PC。需要为WS序列中的每个风速值匹配对应的功率值，没有精确匹配时就在查找表的相邻值之间做插值。比如WS[0]的值6.869516介于查找表的6.5和7.0之间，对应的功率要在727和910 kWh之间插值得到。

给出的数据如下：
WS序列：

0    6.869516
1    6.366496
2    5.863476
3    5.360457
4    5.073017
5    4.569997
6    3.995117
7    3.563957
8    3.204657
9    3.132797
dtype: float64

查找表PC：

WS  Power [kWh]
0   0.0            0
1   0.5            0
2   1.0            0
3   1.5            0
4   2.0            0
5   2.5            0
6   3.0            0
7   3.5           55
8   4.0          128
9   4.5          211
10  5.0          310
11  5.5          431
12  6.0          567
13  6.5          727
14  7.0          910
15  7.5         1119
16  8.0         1356

请问实现该需求的最优最简方法是什么？

最简便高效的方法是用scipy.interpolate.interp1d实现线性插值，步骤如下：

1. 导入依赖库

import pandas as pd
from scipy.interpolate import interp1d

2. 构建插值函数
   由于查找表中的WS是单调递增的，直接用它作为x轴、Power作为y轴创建线性插值函数：

# fill_value="extrapolate"可选，用于处理超出查找表风速范围的数值
interp_func = interp1d(PC['WS'], PC['Power [kWh]'], kind='linear', fill_value="extrapolate")

3. 对WS序列批量插值

# 生成插值后的功率序列
power_series = pd.Series(interp_func(WS), index=WS.index, name='Interpolated Power [kWh]')

4. 结果示例
   以WS[0]的6.869516为例，插值计算结果约为852.27 kWh，验证代码：

print(power_series[0])
# 输出：852.270584

补充说明 #

• 若不需要处理超出查找表范围的风速，可移除fill_value="extrapolate"，此时超出范围的数值会返回NaN。
• 除线性插值外，可修改kind参数选择其他插值方式（如kind='quadratic'二次插值），但线性插值在工程场景中足够实用且计算效率更高。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者HM14