Python:如何对缺失率进行插值，并绘制插值曲线以与原始曲线进行比较

Question

data = {'tenor_yrs': [.1, .2, .3, .5, 1, 3, 5, 10, 15, 20, 25, 30,40,50], 'rates': [NaN, NaN, NaN, NaN, 2.01, 3, 1.99, 2.05, 3.19, 1.99, 3.16, 2.54, 3.5, 2.79]}
df = pd.DataFrame(data)

请建议如何在python中对缺失年率进行插值，以使用线性插值构建该曲线并绘制相同的曲线。以小数表示的月份。

Answer 1

您可以将tenor_years设置为索引，reindex和interpolate用线性插值来填充缺失的值：

(df.set_index('tenor_yrs')
.reindex(range(int(df.tenor_yrs.max())))
.interpolate()
.reset_index())
tenor_yrs  rates
0          0    NaN
1          1  2.010
2          2  2.505
3          3  3.000
4          4  2.495
5          5  1.990
6          6  1.990
7          7  1.990
8          8  1.990
...

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更新-

要将小数位数作为步长，请使用：

start = int(df.tenor_yrs.min())
end = int(df.tenor_yrs.max())
step = df.loc[df.tenor_yrs>0, 'tenor_yrs'].min()
import numpy as np
(df.set_index('tenor_yrs')
.reindex(np.arange(start, end, step))
.interpolate()
.reset_index())