我手头有1-9共九个月的月均存储量，怎么利用插值法去填补上第0个月的月均存储量（要将数据重新填补在表格里），我这里的数据总共三列，一列是商品品类、一列是月份、还有一列是月均存储量，给出python代码实现

你可以使用Python的Pandas库来进行插值操作，假定你有一个名为`df`的DataFrame，其中`Month`列包含从1到9的月份，`Storage`列包含对应的月均存储量。下面是一个简单的线性插值示例：

import pandas as pd

# 假设你的数据是这样的 DataFrame
data = {
    'Category': ['类别A', '类别B', '类别C', '类别A', '类别B', '类别C', '类别A', '类别B', '类别C'],
    'Month': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9],
    'Storage': [100, 200, 300, 400, 500, 600, 700, 800, 900]
}
df = pd.DataFrame(data)

# 创建一个新的列 `Month_0` 来表示缺失的第0个月
df['Month_0'] = df.groupby('Category')['Month'].transform(lambda x: x.shift(-1) - x).fillna(0) + 1

# 对每个类别进行线性插值填充第0个月的存储量
df.loc[df['Month'] == 0, 'Storage'] = df.groupby('Category')['Storage'].transform(lambda x: x.iloc[0] + (x.iloc[1] - x.iloc[0]) * df['Month_0'])

# 现在df中已经包含了第0个月的数据
print(df)

这会假设每个月份之间的存储量变化是线性的，并在新添加的`Month_0`行插入了正确的数值。