interpolate 欠測値補間

Question

前提・実現したいこと

欠測値を線形補間したいのですがうまく補間できていません。
なぜうまくいかないのでしょうか？

発生している問題・エラーメッセージ

エラーメッセージが特に出力されませんでした。
NaNの合計が変化していないので補間されていません。

該当のソースコード

import numpy as np
import pandas as pd
import datetime as dt

Month=[]
for year in range(1976,2005):
    year = str(year).zfill(4)
    for month in range(1,13):
        month = str(month).zfill(2)
        path = '/work/Amedas/amedas data/amedas'+year+'/hourly/'+year+month+'/area88/'
        if int(year) >= 1994 :
            fname1 = 'ah88317_'+year+month+'.csv'
            fname2 = 'ah88466_'+year+month+'.csv'
            flist1 = path + fname1
            flist2 = path + fname2
            df1 = pd.read_csv(flist1,usecols=[1,3,5,7,9],skiprows=[0,1,2],engine='python')
            df2 = pd.read_csv(flist2,usecols=[1,3,5,7,9],skiprows=[0,1,2],engine='python')
            result = pd.concat([df1,df2],axis=1)
            Month.append(result)
        else:
            fname1 = 'ah88316_'+year+month+'.csv'
            fname2 = 'ah88466_'+year+month+'.csv'
            flist1 = path + fname1
            flist2 = path + fname2
            df1 = pd.read_csv(flist1,usecols=[1,3,5,7,9],skiprows=[0,1,2],engine='python')
            df2 = pd.read_csv(flist2,usecols=[1,3,5,7,9],skiprows=[0,1,2],engine='python')
            result = pd.concat([df1,df2],axis=1)
            Month.append(result)

df = pd.concat(Month)
df.to_csv('matome.csv')
df=pd.read_csv('./matome.csv',usecols=[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10],engine='python')
dates_DF=pd.DataFrame(pd.date_range('1976/1/1 00:00','2004/12/31 23:00',freq='H'))

df['time']= dates_DF
df['time'] = pd.to_datetime(df['time'])
df.set_index('time',inplace=True)

df.columns=['precipitaion1','wind direction1','wind speed1','temperature1','sunshine duration1','precipitaion2','wind direction2','wind speed2','temperature2','sunshine duration2']
df['number']=np.arange(0,len(df))
df=df.replace('/////',pd.np.nan)
df=df.replace('///',pd.np.nan)
df=df.replace('//',pd.np.nan)
print(df.isnull().values.sum())

df=df.interpolate()

print(df.isnull().values.sum())

df.to_csv('Matome.csv')
~

試したこと

補足情報（FW/ツールのバージョンなど）

ここにより詳細な情報を記載してください。

Comments

[aokikenichi]

どういった入力があり、どういう出力になり、目的とするものとどう違うか
を示されると回答しやすくなります。

[hamakurage]

dtypeを変更したら解決しました。
次から回答しやすい質問をするように心がけます。

ありがとうございました！

Answer 1

import numpy as np
import pandas as pd
import datetime as dt

Month=[]
for year in range(1976,2005):
year = str(year).zfill(4)
for month in range(1,13):
month = str(month).zfill(2)
path = '/work/Amedas/amedas data/amedas'+year+'/hourly/'+year+month+'/area88/'
if int(year) >= 1994 :
fname1 = 'ah88317_'+year+month+'.csv'
fname2 = 'ah88466_'+year+month+'.csv'
flist1 = path + fname1
flist2 = path + fname2
df1 = pd.read_csv(flist1,usecols=[1,3,5,7,9],skiprows=[0,1,2],engine='python')
df2 = pd.read_csv(flist2,usecols=[1,3,5,7,9],skiprows=[0,1,2],engine='python')
result = pd.concat([df1,df2],axis=1)
Month.append(result)
else:
fname1 = 'ah88316_'+year+month+'.csv'
fname2 = 'ah88466_'+year+month+'.csv'
flist1 = path + fname1
flist2 = path + fname2
df1 = pd.read_csv(flist1,usecols=[1,3,5,7,9],skiprows=[0,1,2],engine='python')
df2 = pd.read_csv(flist2,usecols=[1,3,5,7,9],skiprows=[0,1,2],engine='python')
result = pd.concat([df1,df2],axis=1)
Month.append(result)

df = pd.concat(Month)
df.to_csv('matome.csv')
df=pd.read_csv('./matome.csv',usecols=[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10],engine='python')
dates_DF=pd.DataFrame(pd.date_range('1976/1/1 00:00','2004/12/31 23:00',freq='H'))

df['time']= dates_DF
df['time'] = pd.to_datetime(df['time'])
df.set_index('time',inplace=True)

df.columns=['precipitaion1','wind direction1','wind speed1','temperature1','sunshine duration1','precipitaion2','wind direction2','wind speed2','temperature2','sunshine duration2']
df['number']=np.arange(0,len(df))
df=df.replace('/////',pd.np.nan)
df=df.replace('///',pd.np.nan)
df=df.replace('//',pd.np.nan)
print(df.isnull().values.sum())
df=df.astype(np.float32)
df=df.interpolate(limit_direction='both')

print(df.isnull().values.sum())

df.to_csv('Matome.csv')