给定一个具有缺失值的excel文件，用牛顿插值法，实现数据补充。pycharm

在PyCharm中，我们可以使用pandas库以及scipy库提供的插值功能来处理Excel文件中的缺失值，特别是通过牛顿插值法（也称为 Neville's Algorithm）。以下是基本步骤：

1. **导入所需库**:

import pandas as pd
from scipy.interpolate import interp1d

2. **加载Excel文件**:

df = pd.read_excel('your_file.xlsx', na_values=['NaN', 'None'])  # 将缺失值标识替换为默认字符串

3. **检查并选择需要插值的列**:
确定哪些列含有缺失值，通常我们会对数值型列进行插值，例如：

columns_to_interpolate = df.select_dtypes(include='number').columns.tolist()

4. **应用牛顿插值**:
针对每一列创建一个插值函数，并填充缺失值：

for col in columns_to_interpolate:
    df[col] = df[col].interpolate(kind='polynomial', order=1)  # 这里order=1表示使用线性插值，可以根据需要调整

`kind='polynomial'`是牛顿插值的一种实现，其他选项如'linear'、'cubic'等也可选择。

5. **保存更新后的数据**

df.to_excel('filled_data.xlsx', index=False)