Pandas interpolieren "Zeit" gegen "linear" für gleichgezogene Zeiten ⇐ Python

[Guest]

In Pandas Interpolat Funktion ist method = 'time' äquivalent zu methode = 'linear' Wenn der Zeitindex gleichermaßen verteilt ist?
Ein grundlegendes Beispiel deutet darauf hin, dass dies der Fall ist: < /p>

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even_index = pd.date_range(
'2019-02-20 10:00 am',
'2019-02-20 2:00 pm',
freq='1 h')
values = [10, np.nan, 30, np.nan, 50]
df_even = pd.DataFrame(values, index=even_index)
< /code>
>>> df_even.interpolate(method='time')
0
2019-02-20 10:00:00  10.0
2019-02-20 11:00:00  20.0
2019-02-20 12:00:00  30.0
2019-02-20 13:00:00  40.0
2019-02-20 14:00:00  50.0

>>> df_even.interpolate(method='linear')
0
2019-02-20 10:00:00  10.0
2019-02-20 11:00:00  20.0
2019-02-20 12:00:00  30.0
2019-02-20 13:00:00  40.0
2019-02-20 14:00:00  50.0
< /code>
A difference between 'time' and 'linear' only seems to occur if the time index is not equally spaced:
uneven_index = pd.to_datetime([
'2019-02-20 10:00 am',
'2019-02-20 10:30 am',
'2019-02-20 12:30 pm',
'2019-02-20 1:30 pm',
'2019-02-20 2:00 pm'])
df_uneven = pd.DataFrame(values, index=uneven_index)
< /code>
>>> df_uneven.interpolate(method='time')
0
2019-02-20 10:00:00  10.000000
2019-02-20 10:30:00  14.000000
2019-02-20 12:30:00  30.000000
2019-02-20 13:30:00  43.333333
2019-02-20 14:00:00  50.000000

>>> df_uneven.interpolate(method='linear')
0
2019-02-20 10:00:00  10.0
2019-02-20 10:30:00  20.0
2019-02-20 12:30:00  30.0
2019-02-20 13:30:00  40.0
2019-02-20 14:00:00  50.0
< /code>
My question is whether this always holds. Can it be assumed with an equally spaced time index, method='time'

führt immer eine lineare Interpolation durch?