假设我有下面的 Dataframe 。

index = [0.018519,  0.037037,   0.055556,   0.074074,   0.092593,   0.111111,   0.12963,    0.148148,   0.166667,   0.185185,
     0.203704,  0.222222,   0.240741,   0.259259,   0.277778,   0.296296,   0.314815,   0.333333,   0.351852,   0.37037,
     0.388889,  0.407407,   0.425926,   0.444444,   0.462963,   0.481481,   0.5,    0.518519,   0.537037,   0.555556,   0.574074,
     0.592593,  0.611111,   0.62963,    0.648148,   0.666667,   0.685185,   0.703704,   0.722222,   0.740741,   0.759259,   0.777778,
     0.796296,  0.814815,   0.833333,   0.851852,   0.87037,    0.888889,   0.907407,   0.925926,   0.944444,   0.962963,   0.981481,   1]
y = [1.5,   2,  6,  23.5,   112,    158.5,  226,    332,    354.5,  376.5,  420.5,  479.5,  513,    513.5,  515.5,  516,    519.5,  523,
 525.5, 527.5,  531,    536,    541,    542,    542,    545.5,  547,    553,    553.5,  555,    555.5,  555.5,  555.5,  556,    556.5,  557,
 561,   564.5,  571,    586,    589.5,  589.5,  590,    590.5,  591.5,  592,    592.5,  592.5,  594,    595.5,  604.5,  606,    608,    608.5]

df = pd.DataFrame(y, index=index).astype(float)

我想重新建立索引，并根据新索引插入y值。我尝试了以下方法：

new_index= pd.Index([0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6, 0.7, 0.8, 0.9, 1])
df= df.reindex(new_index).interpolate(method='values')
print (df)

它成功地重新索引 Dataframe ，但仍给予NaN值。

print (df)
0.1    NaN
0.2    NaN
0.3    NaN
0.4    NaN
0.5  547.0
0.6  559.3
0.7  571.6
0.8  583.9
0.9  596.2
1.0  608.5

注意，所有的插值方法都不起作用，有人知道如何为新索引获得插值y值吗？
谢谢