Pandas插值/MSE

Question

我知道我的熊猫问题有一个简单的解决方案(希望如此)，但我只是不知道如何找到它。假设我有两个数据帧：

df1 = pd.DataFrame({'x1': [1, 2, 3], 'y1': [1, 4, 9]})
df2 = pd.DataFrame({'x2': [1.5, 2, 3.1, 3.9], 'y2': [1, 3, 5.5, 8]})

我想计算这两条曲线之间的均方误差和标准差。我认为我可以通过连接这两个数据帧来进行插值，其中只有一个轴"X“包含x1和x2，两个轴" y1”和" y2“包含y1和y2值以及插值的值。

我可以用循环来做这件事，但我很确定用Pandas会更容易一些。你有什么想法吗？谢谢!

Answer 1

如果我理解正确的话，您需要将它们带到一个公共网格(横坐标)，以便对其执行减法和统计。

import numpy as np 
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

df1 = pd.DataFrame({'x1': [1, 2, 3], 'y1': [1, 4, 9]})
df2 = pd.DataFrame({'x2': [1.5, 2, 3.1, 3.9], 'y2': [1, 3, 5.5, 8]})
df = pd.DataFrame(columns=['df1', 'df2'], index=np.linspace(0, 4, 100))
df['df1'] = np.interp(df.index, df1.x1, df1.y1)
df['df2'] = np.interp(df.index, df2.x2, df2.y2)
print("MSE = {}".format(np.sqrt((df.df1.values**2 - df.df2.values**2).mean())))
print("STD = {}".format((df.df1.values - df.df2).std()))

df.plot()
plt.show()

这将产生输出

MSE = 4.051003878995869
STD = 1.1595280634334968

以及数值的曲线图

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请注意，我使用了100个点的样本，对于您的情况应该足够了。