Pandas DataFrame两列插值：按x列步长补全后逐段插值y列值

你需要的逐段相邻点插值可以通过Pandas原生的reindex+interpolate组合实现，完全不会触发全量数据拟合，仅在每两个相邻原始点之间做线性插值，代码如下：

首先导入依赖：

import pandas as pd
import numpy as np

完整实现代码 #

# 示例输入
df = pd.DataFrame({'x':[1,3,5],'y':[10,30,50] })
# 定义固定步长
step = 1

# 第一步：补全x列固定步长值
# 生成覆盖x范围的固定步长序列
full_x = np.arange(df['x'].min(), df['x'].max() + step, step)
# 将x设为索引后重采样到完整x序列，重置索引后得到补全x的结果
df = df.set_index('x').reindex(full_x).reset_index()
print("第一步补全x后的结果：")
print(df)

# 第二步：逐段相邻两点插值y
# method='linear'默认仅在相邻非空值之间做线性插值，无全局拟合
df['y'] = df['y'].interpolate(method='linear')
print("最终插值结果：")
print(df)

方案说明 #

• Pandas的interpolate(method='linear')默认仅在相邻的两个有效原始数据点之间做线性插值，不会对全量数据做全局拟合，每一段的插值计算仅用到当前段的首尾两个原始值，完全符合需求
• 只需要修改step参数即可适配不同的固定步长要求，不需要改动其他逻辑

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Mainland