python将现有的csv格式，两组各180条时间序列插值为100各点，之后使用SPM1d库实现双样本t检验的代码

假设现有的CSV文件名为`data.csv`，包含两组各180条时间序列，每条时间序列的长度不一。可以使用以下代码将数据插值为100个点：

import pandas as pd
import numpy as np
from scipy import interpolate

# 读取CSV文件
df = pd.read_csv('data.csv')

# 将数据插值为100个点
n_points = 100
x = np.linspace(0, 1, n_points)
data1 = []
data2 = []
for i in range(180):
    # 对第一组数据进行插值
    y1 = df.iloc[i, :90].values
    f1 = interpolate.interp1d(np.linspace(0, 1, 90), y1, kind='cubic')
    y1_interp = f1(x)
    data1.append(y1_interp)
    
    # 对第二组数据进行插值
    y2 = df.iloc[i, 90:].values
    f2 = interpolate.interp1d(np.linspace(0, 1, 90), y2, kind='cubic')
    y2_interp = f2(x)
    data2.append(y2_interp)
    
data1 = np.array(data1)
data2 = np.array(data2)

上述代码中，首先读取CSV文件，然后使用`scipy.interpolate.interp1d`函数对每条时间序列进行插值，使其长度变为100个点。插值函数使用的是三次样条插值（`kind='cubic'`）。

插值完成后，可以使用SPM1d库进行双样本t检验，代码如下：

import spm1d

# 进行双样本t检验
alpha = 0.05
two_sample_t = spm1d.stats.ttest2(data1, data2)
two_sample_ti = two_sample_t.inference(alpha)
two_sample_ti.plot()

# 打印结果
print('p值为:', two_sample_ti.p)
if two_sample_ti.h0reject:
    print('拒绝原假设')
else:
    print('未拒绝原假设')

其中，`data1`和`data2`分别表示两个样本，每个样本有180条时间序列，每条时间序列的长度为100。在进行双样本t检验时，需要调用`spm1d.stats.ttest2`函数，该函数返回一个`TwoSampleT`对象，可以调用`inference`方法进行假设检验，其中`alpha`参数表示显著性水平。最后，可以使用`plot`方法绘制检验结果的图形，并根据`h0reject`属性判断是否拒绝原假设。