時系列データの欠測値補間

概要

1. エネルギーデータの欠測値について
2. Excelで補間
3. pandasのinterpolateで補間
   

使用データについて

• 下記のデータを使用します。

エネルギーデータの欠測値について

　エネルギーデータの種類はたくさんありますが、私が扱ったことのあるデータでは下記のような欠測が見られました。

Excelで線形補間

　Excelで線形補間するには、下記の形で行っていました。

pandasのinterpolateで補間

pandasを用いると、下記のコードで補間できます。

intepolate

df = pd.read_csv(r'C:\***\SampleData.csv',engine='python',index_col=[0],parse_dates=[0])

# axis=0で時系列の方向に補完することできます。
df.interpolate(axis=0)

まとめ

• Excelでもやれなくはない。（少量の欠測であれば）
• pandas(Python)であれば、何列あってもこのコードだけで補間できる。
• データの量が多ければ多いほどpandas使う方が簡単に処理できる。