调用pandas的interpolate插值后输出与原数据一致是什么原因？

• 第一，pd.DataFrame()传参顺序错误：你当前的写法a = pd.DataFrame(x, y)是把x作为表格的数据列，y作为表格的行索引，你要填充的NaN值全在索引里，而interpolate()默认只对数据列的空值做插值，自然不会生效。你本意应该是把y作为数据列，x作为索引或者另一列。
• 第二，interpolate()默认返回新的DataFrame，不会修改原对象，要么用变量接收返回值，要么加inplace=True参数原地修改。

import numpy as np
import pandas as pd

x = np.array([2, 2.5, 3, 3.5, 3.75, 4, 4.5, 4.75, 5, 5.25, 5.5, 6])
y = np.array([5.197, 7.78, 11.14, 15.09, np.nan, 19.245, 23.11, np.nan, 26.25, np.nan, 28.6,30.3])
# 构造DataFrame时调整参数顺序，y作为数据列，x作为索引
a = pd.DataFrame(y, index=x)
# 接收interpolate返回的新对象，或者加inplace=True
a = a.interpolate()
print(a)

0
2.00    5.1970
2.50    7.7800
3.00   11.1400
3.50   15.0900
3.75   17.1675
4.00   19.2450
4.50   23.1100
4.75   24.6800
5.00   26.2500
5.25   27.4250
5.50   28.6000
6.00   30.3000

可以看到原来的三个NaN值已经按照默认线性插值的规则填充完成。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Gletcher