Интерполяция и регуляризация временных рядов Python pandas

Измените -1 с на NaN:

 ts[ts==-1] = np.nan 

Затем пересчитайте данные, чтобы иметь 5-минутную частоту.

 ts = ts.resample('5T') 

Обратите внимание, что по умолчанию, если два измерения попадают в тот же 5-минутный период, resample усредняет значения вместе.

Наконец, вы можете линейно интерполировать временной ряд по времени:

 ts = ts.interpolate(method='time') 

Поскольку, похоже, ваши данные уже имеют примерно 5-минутную частоту, вам может потребоваться повторная выборка на более короткой частоте, поэтому кубическая или сплайн-интерполяция может сгладить кривую:

 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt values = [271238, 329285, -1, 260260, 263711] timestamps = pd.to_datetime(['2015-01-04 08:29:05', '2015-01-04 08:34:05', '2015-01-04 08:39:05', '2015-01-04 08:44:05', '2015-01-04 08:49:05']) ts = pd.Series(values, index=timestamps) ts[ts==-1] = np.nan ts = ts.resample('T', how='mean') ts.interpolate(method='spline', order=3).plot() ts.interpolate(method='time').plot() lines, labels = plt.gca().get_legend_handles_labels() labels = ['spline', 'time'] plt.legend(lines, labels, loc='best') plt.show()