FillNoData

gma.math.PrePro.FillNoData(Data, FillValue = None, Method = 'linear', Axis = None, **kwargs)

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功能：【填充缺失值】。对缺失值或异常值值进行插值替换。

参数：

 Data：list||tuple||Series||DataFrame||array 。需要插补的数据。

可选参数：

 FillValue = float||list。 需要进行插补的缺失值。默认不设置（None）。

注意

1. 当 FillValue 为列表时，列表内所有值都将被插补。

2. 数据内原有的NAN、INF以及不能被转化为数字的字符串等异常值也将被插补。

 Method = str。 插补方法。默认线性插值（linear）。

其他插补方法

index（索引）, values（序列值），pad（前向填充），nearest（最邻近），zero（零值），slinear（滑动线性），quadratic（2次方），cubic（3次方），spline（样条函数），barycentric（重心），polynomial（分段多项式），from_derivatives（衍生），krogh（克罗格），piecewise_polynomial（分段多项式），pchip（分段三次 Hermite 多项式插值），akima（akima 光滑插值），cubicspline（3次样条）等。

 Axis = int 1.0.8 。数据插补使用的轴。默认（None）数据小于 3 维以第 1 个维度为轴，高于 3 维以倒数第 3 个维度为轴。

 **kwargs。传递给插值函数的其他参数。例如：Method 为 polynomial 或 spline 需要设置 order（阶数），默认阶数为 3。

返回： Series，DataFrame 返回 输入类型；list，tuple，array 返回 array。

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示例：

from gma import math

序列（1 维）

Data = [None, 0.16359164, 0.17469311, 'NULL', 0.22857143, 0.32706435, 10, 0.10225949]
# 未定义需要被填充的值则仅插值序列中的非数据值以及无穷值
math.PrePro.FillNoData(Data)

>>> array([0.16359164, 0.16359164, 0.17469311, 0.20163227, 0.22857143, 0.32706435, 10.0, 0.10225949])

提示

不能处理边缘缺失值的插补方法（例如 linear 等）函数默认采用邻近值填充边缘缺失值！如有特定需求，请在插补前自行处理！

# 定义了需要被填充的值后此值也会被填充。不存在的值则自动忽略
math.PrePro.FillNoData(Data, FillValue = 10)

>>> array([0.16359164, 0.16359164, 0.17469311, 0.20163227, 0.22857143, 0.32706435, 0.21466192, 0.10225949])