我在熊猫数据框架上有一个日期和利率的时间序列。以下是列表：
dates rates
0 3/1/2018 0.014553
1 3/8/2018 0.014951
2 4/2/2018 0.016987
3 5/1/2018 0.018719
4 6/1/2018 0.020044
5 9/4/2018 0.021602
6 12/3/2018 0.022361
7 3/1/2019 0.023080
8 6/3/2019 0.023726
9 9/3/2019 0.024333
10 12/2/2019 0.024811
11 3/2/2020 0.025234
12 3/1/2021 0.026456
13 3/1/2022 0.027126
14 3/1/2023 0.027541
15 3/1/2024 0.027898
16 3/3/2025 0.028206
17 3/2/2026 0.028486
18 3/1/2027 0.028748
19 3/1/2028 0.028998
20 3/1/2030 0.029444
21 3/1/2033 0.029850
22 3/1/2038 0.030126
23 3/2/2043 0.030019
24 3/2/2048 0.029778
我想在任何日期(例如-03/21/2021(中插入一个降低最小日期和最大日期的速率。
，我想使用互钉的大熊猫方法来实现这一目标。我该怎么做？
我会推荐 numpy.interp，在这里我将日期类型转换为数字
np.interp(pd.to_numeric(pd.Series(pd.to_datetime('03/21/2021'))).values,pd.to_numeric(df['dates']).values,df['rates'].values)
Out[425]: array([0.02649271])