Как экстраполировать данные для заполнения значений NaN, используя Python?

Question

Я хочу заполнить значения NaN подходящей экстраполяцией.Я думаю, что метод подбора кривой не будет подходящим, так как я понятия не имею об уравнении кривой из заданных точек.Я получил эти значения из MPU.Может кто-нибудь предложить мне лучший способ экстраполировать значения, чтобы заполнить позиции NaN, используя Python?

mean_acc  timestamp     x_acc   x_gyro  y_acc   y_gyro  z_acc   z_gyro

  1.00     1143            0.96     -1.22     0.16     2.81  0.24  0.24

  1.17    1646             1.15     -7.26   0.14    4.88    0.18    -0.06

  1.02     2149            1.00     8.36    0.15    11.78   0.12    3.11

   0.98     2652           0.96     -8.30   0.15    2.01    0.11    -2.01

   1.05     3155           0.94     -4.21   0.17    3.42    0.42    -2.93

   1.01     3658           1.00     2.75    0.12    4.64    0.05    5.13

    NaN     4161            NaN     NaN     NaN     NaN     NaN     NaN

    NaN     4664            NaN     NaN     NaN     NaN     NaN     NaN

    NaN     5167             NaN    NaN     NaN     NaN     NaN     NaN

    NaN     5670             NaN    NaN     NaN     NaN     NaN     NaN

Answer 1

Читая ваш вопрос, я не понял, что вы действительно хотели получить в качестве ответа -

1. Различные методы экстраполяции или
2. Как заполнить значения NA в столбцах с помощью определенной экстраполяцииметодов.

Однако я попытаюсь ответить на оба вопроса.

mean_acc, x_acc, y_acc, z_acc. Нулевые значения могут быть заполнены их средними значениями.Для y_gyro преобразуйте существующие в Log Transforms, а затем экстраполируйте среднее значение Log, а затем инвертируйте Log, чтобы получить необходимые значения.

Попробуйте построить остальные поля и попытайтесь найти отношение, которое можно использовать для экстраполяцииЗначения NULL в оставшихся столбцах.

Экстраполяция нулевых значений в пандах.

X ['mean_acc']. Fillna (X ['mean_acc']. Mean (), inplace = True)