Python怎么将Excel中某一列用箱线图将异常值转化为缺失值后用样条插值法的代码

以下是Python代码实现：

import pandas as pd
import numpy as np
from scipy.interpolate import interp1d

# 读取 Excel 文件数据
df = pd.read_excel('file.xlsx')

# 取出需要处理的列，转换成一维数组
col = df['columnName']
col_array = np.array(col)

# 计算箱线图的上下限，过滤掉异常值
Q1 = np.percentile(col_array, 25)
Q3 = np.percentile(col_array, 75)
IQR = Q3 - Q1
lower_bound = Q1 - 1.5*IQR
upper_bound = Q3 + 1.5*IQR
mask = (col_array > lower_bound) & (col_array < upper_bound)
filtered_col = col_array[mask]

# 将异常值替换为缺失值，然后进行样条插值
col_array[~mask] = np.nan
f = interp1d(np.where(mask)[0], filtered_col, kind='cubic')

# 将插值后的值赋回原来的列
df['columnName'] = f(np.arange(len(col_array)))

# 输出处理后的数据
print(df)

请注意：以上代码仅作为示例，对于实际情况需要根据具体需求进行修改和优化。