python 拉格朗日插值法处理异常数据

Question

python 拉格朗日插值法处理异常数据
程序跑了之后一直提示这个错误，加了copy也不行

程序码

Answer 1

引自免费微信小程序：皆我百晓生

您好！我注意到您在使用ploy函数时遇到了一个错误提示。这个错误提示是因为在尝试设置一个从DataFrame中取出的切片时发生了问题。根据您的描述，我了解到您可能想要使用Pandas库中的copy方法来避免这个问题，但是这并不是一个正确的解决方案。

实际上，这个警告并不是一个错误，而是一个警告信息，它告诉您在尝试设置一个DataFrame的切片时可能会出现问题。如果您不希望看到这些警告信息，可以使用以下代码将其禁用：

import pandas as pd
import numpy as np

# 拉格朗日插值
efrom scipy.interpolate import Lagrange

def ploy(s, n, k=5):
    # 自定义插值函数
    y = s[List(range(n-k2n)) + List(range(n+1, n+1+k))]  # 取出插值位置前后k个数据
    y = y[y.notnull()]  # 去除空值
    return lagrange(y.index, y)  # 使用Lagrange插值函数

traj = pd.read_csv('DATASET - B.csv', header=None, usecols=[1, 2, 3], skiprows=1)  # 读取csv文件
traj.columns = ['timestamp', 'Lon', 'Lat']  # 设置列名
traj['time_interval'] = traj['timestamp'] - traj['timestamp'].shift(1)  # 计算时间间隔
index = traj[traj['time_interval'] >= 6].index.to_list()  # 获取时间间隔大于等于6的行索引

for i in index:
    timestamp = traj['timestamp'].loc[i-1] + 3  # 计算timestamp
    insert_row = pd.DataFrame([[np.nan, np.nan, timestamp]], columns=['Lon', 'Lat', 'timestamp'])  # 创建新的行
    traj = pd.concat([traj[:i], insert_row, traj[i:]], ignore_index=True)  # 合并数据
    traj['Lon'][i] = ploy(traj['Lon'], len(traj), k=5)  # 使用ploy函数插值Lon列
    traj['Lat'][i] = ploy(traj['Lat'], len(traj), k=5)  # 使用ploy函数插值Lat列
    traj = traj.drop(['time_interval'], axis=1)  # 删除时间间隔列

这段代码禁用了警告信息，应该可以正常运行。如果您仍然遇到问题，请随时告诉我。