如何使用python将excle中9列间隔不同的数据，插值到相同的海拔高度

您可以使用Python中的Pandas库读取Excel文件，然后使用SciPy库中的interpolate模块进行数据插值。以下是一个示例代码：

import pandas as pd
from scipy import interpolate

# 读取Excel文件
df = pd.read_excel('your_excel_file.xlsx')

# 提取9列数据
data = df[['col1', 'col2', 'col3', 'col4', 'col5', 'col6', 'col7', 'col8', 'col9']].values

# 提取海拔高度列
altitudes = df['altitude'].values

# 创建插值函数
interp_func = interpolate.interp1d(altitudes, data, axis=0)

# 定义新的海拔高度范围
new_altitudes = range(0, 10000, 100)

# 使用插值函数进行插值
new_data = interp_func(new_altitudes)

# 将插值后的数据保存到新的Excel文件中
new_df = pd.DataFrame(new_data, columns=['col1', 'col2', 'col3', 'col4', 'col5', 'col6', 'col7', 'col8', 'col9'], index=new_altitudes)
new_df.to_excel('interpolated_data.xlsx')

在此示例中，我们假设要插值的数据包含9列，分别为'col1'，'col2'，'col3'，'col4'，'col5'，'col6'，'col7'，'col8'和'col9'，并且数据的海拔高度存储在名为'altitude'的列中。我们使用interpolate.interp1d函数创建一个插值函数，然后在新的海拔高度范围内使用该函数进行插值。最后，我们将插值后的数据保存到新的Excel文件中。