Нужно сделать временную серию Curve-Fitting / Sampling:
My Sample dataframe:
import numpy as np
import pandas as pd
df = pd.date_range("2017-08-01", "2018-08-01",freq='W')\
.to_frame(name="date")\
.reset_index(drop=True)
df["n"] = np.random.randn(len(df))
df["ID"] = "A"
df["Pass"] ="B"
Преобразование:
new_df = df.pivot_table(index=["ID", "Pass"],values=["n"], columns="date")
new_df= new_df.reset_index()
После поворота здесь у меня есть выполнить подгонку кривой по времени.
Ожидаемый результат: Где в Mi i соответствует месяцу .... (M1 будет начинаться с первой даты в кадре данных)
ID Pass M1 M2 M3 M4 M5 M6 M7 M8 M9 M10 M11 M12
A B 2.3 3.5 5 6.7 5.5 4.5 3.7 4.6 7.6 5.6 5.6 5.4
Есть ли в любом случае добиться этого? Во-вторых, возможно ли сделать кривую более высокого порядка по дате-времени?