python将.csv文件列转化为numpy数组，使用拉格朗日插值法的空缺值进行插值，将新文件保存在新文件夹下

下面是一个示例代码，演示如何将.csv文件列转化为numpy数组，并使用拉格朗日插值法进行插值，最后将新文件保存在新文件夹下：

import numpy as np
from scipy.interpolate import lagrange
import os

# 读取csv文件
data = np.genfromtxt('input.csv', delimiter=',')

# 待插值的列
col_idx = 2

# 找出空缺值的索引
nan_idx = np.isnan(data[:, col_idx])

# 生成插值函数
interp_func = lagrange(data[~nan_idx, 0], data[~nan_idx, col_idx])

# 对空缺值进行插值
data[nan_idx, col_idx] = interp_func(data[nan_idx, 0])

# 创建新文件夹
if not os.path.exists('output'):
    os.makedirs('output')

# 保存新文件
np.savetxt('output/output.csv', data, delimiter=',')

在上面的代码中，首先使用`numpy.genfromtxt()`函数读取了一个名为`input.csv`的.csv文件，并将其转化为numpy数组`data`。然后，我们指定了待插值的列索引`col_idx`，并使用`numpy.isnan()`函数找出该列中的空缺值的索引。接下来，我们使用`scipy.interpolate.lagrange()`函数生成了一个拉格朗日插值函数，然后使用该函数对空缺值进行插值，将新的值填充到`data`数组中。最后，我们使用`numpy.savetxt()`函数将新数组保存为一个.csv文件，并放在一个名为`output`的新文件夹下。