PandasのPivodの座標の欠損も補完したい

Question

PandasのPivodについて質問です。
XY座標と値が入ったデータフレームがあります。
これをNumpyにPivodする際に、

import numpy as np
import pandas as pd

data = {'X':[1,2,3,4,5],
'Y':[1,2,3,4,5],
'Value':[5,4,3,2,1]
}

df = pd.DataFrame(data)

print(df)

df.pivot('X', 'Y', 'Value').to_numpy()

このようにすべての座標がそろっている分には問題ないのですが、
XYの組み合わせが一部欠損している場合、

import numpy as np
import pandas as pd

data = {'X':[1,2,3,5],
'Y':[1,2,3,5],
'Value':[5,4,3,1]
}

df = pd.DataFrame(data)

print(df)

df.pivot('X', 'Y', 'Value').to_numpy()

このとき出力は4x4の行列となってしまいます。
このようにXYが一部欠損しても5x5を保ったままNumpyに変換する方法はありませんでしょうか？
私は元のデータフレームに欠損しているXYの座標とnanを挿入する以外に思いつきませんでした。
よろしくお願いします。

Comments

[kirara0048]

元のデータフレームに欠損しているXYの座標とnanを挿入する方法ではだめなんでしょうか

Answer 1

内部の補間というと、Scipyの機能ですがinterpolateというものがあります。
Scipy.interpolate を使った様々な補間法
上の参考記事は二次元（xからyを補間）ですが、interpolate3dというx,yからzを補間するようなものもあります。
ご参考まで。