[x_un, y_un] = find(isnan(effsz)); % 查找缺失值位置 z_un = griddata(x, y, z, x_un, y_un, 'cubic'); % 插值填充缺失值

在Python中，特别是在pandas库中，你可以使用`isna()`函数来查找缺失（NaN）值。`isna()`返回的是一个布尔DataFrame，其中True表示对应的单元格有缺失值，False则表示没有。例如：

import pandas as pd
df = pd.DataFrame(np.random.randn(10, 6))  # 创建一个随机数据框

# 判断缺失值
missing_values = df.isna()

# 查找缺失值的位置
[x_un, y_un] = missing_values.stack().index.tolist();  # `stack()`将布尔索引转换为二维数组，`index`给出行和列的索引

然后，你可以利用`fillna()`或`interpolate()`函数来处理这些缺失值。`fillna()`可以替换为特定值（如0或某个平均值），而`interpolate()`则可以进行插值填充缺失值。对于插值，比如使用Cubic插值法，你可以这样做：

from scipy.interpolate import griddata

# 假设`z`是你想要插值的数据
z_filled = griddata((df.index, df.columns), df.values, (x_un, y_un), method='cubic')  # 使用`griddata`进行插值填充

# 将填充后的值赋回原DataFrame
df_filled = pd.DataFrame(z_filled, index=x_un, columns=y_un)