怎么利用python对时间序列中缺失值进行线性插值？

方法如下

import pandas as pd
d = pd.DataFrame()
d['date'] = ['2019-01-01', '2019-01-02', '2019-01-04', 
            '2019-01-07', '2019-01-09', '2019-01-11']
d['val'] = [10, 20, 30, 40, 50, 30]
d['date'] = pd.to_datetime(d['date'])

上面的代码可以生成一个dataframe，如下

下面我们需要生成一个辅助dataframe，包含从2019-01-01到2019-01-11的所有日期。然后再将helper和d join起来

helper = pd.DataFrame({'date': pd.date_range(d['date'].min(), d['date'].max())})
d = pd.merge(d, helper, on='date', how='outer').sort_values('date')

现在得到的d是

最后一步就是插值了，直接用interpolate方法，method选择linear，线性

d['val'] = d['val'].interpolate(method='linear')

插值完的d如下：