pythonでdfにスプライン補間ができない

Question

・NaNが含まれているデータに対して、3次のスプライン補間をしてNaNをなくしたい。
・データはintとNaN、256列、22行。df＝データフレーム。
・スクリプトは以下。

df.interpolate('spline',order = 3,inplace = True,limit_direction='both')

エラーコードは以下。

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error                                     Traceback (most recent call last)
<ipython-input-141-e0191a4a1ce5> in <module>
----> 1 df.interpolate('spline',order = 3,inplace = True,limit_direction='both')

/Applications/anaconda3/lib/python3.8/site-packages/pandas/core/generic.py in interpolate(self, method, axis, limit, inplace, limit_direction, limit_area, downcast, **kwargs)
   7220                 "those NaNs before interpolating."
   7221             )
-> 7222         new_data = obj._mgr.interpolate(
   7223             method=method,
   7224             axis=axis,

/Applications/anaconda3/lib/python3.8/site-packages/pandas/core/internals/managers.py in interpolate(self, **kwargs)
    591 
    592     def interpolate(self, **kwargs) -> "BlockManager":
--> 593         return self.apply("interpolate", **kwargs)
    594 
    595     def shift(self, periods: int, axis: int, fill_value) -> "BlockManager":

/Applications/anaconda3/lib/python3.8/site-packages/pandas/core/internals/managers.py in apply(self, f, align_keys, ignore_failures, **kwargs)
    425                     applied = b.apply(f, **kwargs)
    426                 else:
--> 427                     applied = getattr(b, f)(**kwargs)
    428             except (TypeError, NotImplementedError):
    429                 if not ignore_failures:

/Applications/anaconda3/lib/python3.8/site-packages/pandas/core/internals/blocks.py in interpolate(self, method, axis, index, inplace, limit, limit_direction, limit_area, fill_value, coerce, downcast, **kwargs)
   1280         assert index is not None  # for mypy
   1281 
-> 1282         return self._interpolate(
   1283             method=m,
   1284             index=index,

/Applications/anaconda3/lib/python3.8/site-packages/pandas/core/internals/blocks.py in _interpolate(self, method, index, fill_value, axis, limit, limit_direction, limit_area, inplace, downcast, **kwargs)
   1371 
   1372         # interp each column independently
-> 1373         interp_values = np.apply_along_axis(func, axis, data)
   1374 
   1375         blocks = [self.make_block_same_class(interp_values)]

<__array_function__ internals> in apply_along_axis(*args, **kwargs)

/Applications/anaconda3/lib/python3.8/site-packages/numpy/lib/shape_base.py in apply_along_axis(func1d, axis, arr, *args, **kwargs)
    400     buff[ind0] = res
    401     for ind in inds:
--> 402         buff[ind] = asanyarray(func1d(inarr_view[ind], *args, **kwargs))
    403 
    404     if not isinstance(res, matrix):

/Applications/anaconda3/lib/python3.8/site-packages/pandas/core/internals/blocks.py in func(yvalues)
   1358             # should the axis argument be handled below in apply_along_axis?
   1359             # i.e. not an arg to missing.interpolate_1d
-> 1360             return missing.interpolate_1d(
   1361                 xvalues=index,
   1362                 yvalues=yvalues,

/Applications/anaconda3/lib/python3.8/site-packages/pandas/core/missing.py in interpolate_1d(xvalues, yvalues, method, limit, limit_direction, limit_area, fill_value, bounds_error, order, **kwargs)
    277         )
    278     else:
--> 279         result[invalid] = _interpolate_scipy_wrapper(
    280             inds[valid],
    281             yvalues[valid],

/Applications/anaconda3/lib/python3.8/site-packages/pandas/core/missing.py in _interpolate_scipy_wrapper(x, y, new_x, method, fill_value, bounds_error, order, **kwargs)
    346                 f"order needs to be specified and greater than 0; got order: {order}"
    347             )
--> 348         terp = interpolate.UnivariateSpline(x, y, k=order, **kwargs)
    349         new_y = terp(new_x)
    350     else:

/Applications/anaconda3/lib/python3.8/site-packages/scipy/interpolate/fitpack2.py in __init__(self, x, y, w, bbox, k, s, ext, check_finite)
    200 
    201         # _data == x,y,w,xb,xe,k,s,n,t,c,fp,fpint,nrdata,ier
--> 202         data = dfitpack.fpcurf0(x, y, k, w=w, xb=bbox[0],
    203                                 xe=bbox[1], s=s)
    204         if data[-1] == 1:

error: (m>k) failed for hidden m: fpcurf0:m=2

線形補間を使うとエラーは出ない。が、

df.interpolate('linear',inplace = True,limit_direction='both')

結果としては、上（1行目〜）、中、下（〜最終行）までNaNが埋まっていない。

・データを使う目的上、スプライン補間が適しています。
→外挿しても予測値を使ってくれるためです。線形補間だと外挿では予測値を使ってくれません。
・どうしたらスプライン補間が使えるようになるでしょうか？

＜08/29 1:19修正＞
ppaul様、ご回答ありがとうございます。

スプライン回帰のスクリプト実行後の結果は結局以下のようになっております。

※NaNが全く置き換えられていない。（外挿、内挿全て。）

Answer 1

3次のスプライン補間をするためには、最小限4点のデータが必要です。
保管しようとしているデータの各列の中にNaNでないデータが3点以下しかない列がある場合にこのえらーが起きるようです。

解決策１ 各列が少なくとも4点のにNaNでないデータを持つようにする。
解決策２　order = 3を2とか1に下げる。

Comments

[umimarine]

ありがとうございます。上記のコード動きました。
しかしNaNが結局全く埋まっていない状況になっています。
（データの現状追記いたしました。）

こちらの対処方法もしお分かりになれば、お教えくださいますでしょうか？

[ppaul]

この情報だけでは良くわかりませんが、型が違う可能性があります。
print(df['その他棚卸し資産'].dtype)
を実行するとdtype('float64')になっていますか？
これがdtype('O')だとすると、それが原因です。

[umimarine]

こちら試したところ、その他棚卸し資産はfloat64だったのですが、
その他棚卸し資産,以外にもtypeを調べたところ、一部str型になっておりました。全てfloatにしたところ、NaNが全て補完されました。

ありがとうございました。