Natuurlijk! Hier is een overzicht en een voorbeeld van hoe je een NumPy-functie kunt ontwikkelen die lineaire interpolatie toepast op je tijdreeksgegevens met ontbrekende waarden. **Structuur en eigenschappen van je dataset:** - **Type gegevens:** Tijdreeksgegevens, vaak in de vorm van een 1D-array of een Pandas Series. - **Ontbrekende waarden:** Gedefinieerd door bijvoorbeeld `np.nan`. - **Tijd-as:** Kan worden weergegeven door een corresponderende array met tijdstippen of indices. - **Eigenschappen:** Gegevens zijn continu en onderhevig aan veranderingen over tijd, dus interpolatie moet de tijdsvolgorde respecteren. **Overwegingen voor nauwkeurigheid en gegevensintegriteit:** - Voorkeur voor lineaire interpolatie, omdat het eenvoudig en snel is, en geschikt voor gegevens waarbij veranderingen tussen meetpunten ongeveer lineair zijn. - Het behoud van de tijdvolgorde en het niet introduceren van artefacten. - Alleen interpoleren binnen het bereik van bekende gegevens (geen extrapolatie tenzij expliciet gewenst). Hieronder vind je een voorbeeldfunctie in Python met NumPy, die missing values aanvult via lineaire interpolatie: ```python import numpy as np def lineaire_interpolatie(data, tijd=None): """ Voert lineaire interpolatie uit op ontbrekende waarden in de dataset. Parameters: - data (np.ndarray): Array met gegevens, waarin ontbrekende waarden als np.nan zijn gemarkeerd. - tijd (np.ndarray, optioneel): Array met tijdstippen of indices. Als niet gegeven, wordt gebruik gemaakt van de index. Returns: - np.ndarray: Gegevens met ingevulde ontbrekende waarden. """ if tijd is None: tijd = np.arange(len(data)) else: tijd = np.array(tijd) data = np.array(data) # Maak kopie om niet de originele data te veranderen data_interp = data.copy() # Masker voor niet-ontbrekende waarden geldig_mask = ~np.isnan(data_interp) # Interpoleren alleen binnen het bereik van bekende waarden # Gebruik numpy.interp voor snelle interpolatie data_interp = np.interp(tijd, tijd[geldig_mask], data_interp[geldig_mask]) return data_interp ``` **Gebruik:** ```python # Voorbeelddataset dataset = np.array([1.0, np.nan, 3.0, np.nan, 5.0]) tijdstippen = np.array([0, 1, 2, 3, 4]) # Interpolatie toepassen gevulde_data = lineaire_interpolatie(dataset, tijdstippen) print(gevulde_data) ``` **Resultaat:** ``` [1. 2. 3. 4. 5.] ``` Deze functie gebruikt `np.interp`, die efficiënt en betrouwbaar is voor lineaire interpolatie. Het respecteert de volgorde van de tijdstippen en voorkomt extrapolatie buiten het bereik van bekende data (behalve als je dat expliciet wilt). Zo behoud je de gegevensintegriteit en haal je nauwkeurige geschatte waarden binnen de bekende intervallen. Wil je ook extrapolatie of andere interpolatiemethoden (bijvoorbeeld spline), dan kan je dat verder uitbreiden.

Hier is een gestructureerde aanpak voor het ontwikkelen van een NumPy-functie met lineaire interpolatie voor tijdreeksgegevens: ### Basis NumPy-functie voor lineaire interpolatie: ```python import numpy as np def lineaire_interpolatie_tijdreeks(data): """ Vul ontbrekende waarden in tijdreeksdata aan met lineaire interpolatie. Parameters: data : numpy array 1D-array met tijdreeksgegevens waar NaN-waarden in voorkomen Returns: numpy array Geïnterpoleerde array zonder ontbrekende waarden """ # Converteer naar float array voor compatibiliteit met NaN data = np.array(data, dtype=float) # Genereer indices voor niet-ontbrekende waarden geldige_indices = np.where(~np.isnan(data))[0] geldige_waarden = data[geldige_indices] # Lineaire interpolatie alleen als er genoeg datapunten zijn if len(geldige_indices) >= 2: # Interpoleer alle indices data = np.interp(np.arange(len(data)), geldige_indices, geldige_waarden) return data ``` ### Uitgebreide versie met extra controles: ```python def geavanceerde_lineaire_interpolatie(data, max_gat_grootte=None): """ Verbeterde lineaire interpolatie met aandacht voor gegevensintegriteit. Parameters: data : numpy array Tijdreeksdata met ontbrekende waarden max_gat_grootte : int, optional Maximale grootte van ontbrekende segmenten om te interpoleren Returns: numpy array, dict Geïnterpoleerde data en interpolatiestatistieken """ data = np.array(data, dtype=float) originele_data = data.copy() # Identificeer ontbrekende waarden ontbrekende_masker = np.isnan(data) if not np.any(ontbrekende_masker): return data, {"geïnterpoleerd": 0, "reden": "Geen ontbrekende waarden"} # Analyseer ontbrekende segmenten gat_start_indices = [] gat_lengtes = [] i = 0 while i < len(data): if np.isnan(data[i]): start = i while i < len(data) and np.isnan(data[i]): i += 1 gat_lengte = i - start gat_start_indices.append(start) gat_lengtes.append(gat_lengte) else: i += 1 # Voer interpolatie uit met beperkingen geldige_indices = np.where(~np.isnan(data))[0] if len(geldige_indices) < 2: return data, {"geïnterpoleerd": 0, "reden": "Te weinig datapunten voor interpolatie"} # Interpoleer alleen gaten binnen maximale grootte geïnterpoleerde_count = 0 for start, lengte in zip(gat_start_indices, gat_lengtes): if max_gat_grootte is None or lengte <= max_gat_grootte: # Lineaire interpolatie voor dit segment data[start:start+lengte] = np.interp( np.arange(start, start+lengte), geldige_indices, data[geldige_indices] ) geïnterpoleerde_count += lengte return data, { "geïnterpoleerd": geïnterpoleerde_count, "totale_ontbrekend": np.sum(ontbrekende_masker), "aantal_gaten": len(gat_lengtes), "grootste_gat": max(gat_lengtes) if gat_lengtes else 0 } ``` ### Belangrijke overwegingen voor nauwkeurigheid en integriteit: 1. **Gegevenskarakteristieken**: - Controleer trend en seizoenspatronen vooraf - Analyseer de distributie van ontbrekende waarden 2. **Interpolatiebeperkingen**: - Stel maximale gatgrootte in om extrapolatie te voorkomen - Behandel begin- en eindwaarden zorgvuldig 3. **Validatiestappen**: - Vergelijk statistieken voor en na interpolatie - Bewaar een masker van geïnterpoleerde waarden voor latere analyse ### Gebruiksvoorbeeld: ```python # Voorbeeld met synthetische data tijdreeks = np.array([1, 2, np.nan, np.nan, 5, 6, np.nan, 8, 9, 10]) resultaat, stats = geavanceerde_lineaire_interpolatie(tijdreeks, max_gat_grootte=3) print("Originele data:", tijdreeks) print("Geïnterpoleerde data:", resultaat) print("Statistieken:", stats) ``` Deze aanpak zorgt voor een balans tussen het opvullen van ontbrekende waarden en het behouden van de onderliggende datastructuur in tijdreeksgegevens.