python识别数据缺省值用拉格朗日插值法对缺失值进行插补

使用Python进行数据缺省值识别和拉格朗日插值法对缺失值进行插补的步骤如下：

1. 导入必要的库，例如`pandas`，`numpy`和`scipy`。

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

2. 读取数据文件，查看数据的基本信息，如数据行列数、数据类型、数据缺省值等。

data = pd.read_csv('data.csv')
print(data.shape)
print(data.info())
print(data.isnull().sum())

3. 对数据缺省值进行拉格朗日插值法的插补。首先需要定义一个函数，该函数用于求取拉格朗日插值多项式系数，并返回插值结果。

def lagrange_interp(data, col, k):
    y = data[col].dropna().values
    x = data.index.dropna().values
    f = lagrange(x, y)
    return f(k)

其中，`data`为原始数据，`col`为需要插补的数据列名，`k`为插值的位置。

4. 遍历数据中所有的缺失值，并利用拉格朗日插值法进行插补。

for col in data.columns:
    for i in range(len(data)):
        if (data[col].isnull())[i]:
            data.loc[i, col] = lagrange_interp(data, col, i)

5. 将插补后的数据保存到新的文件中。

data.to_csv('new_data.csv', index=False)

完整代码示例：

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

# 读取数据文件
data = pd.read_csv('data.csv')
print(data.shape)
print(data.info())
print(data.isnull().sum())

# 拉格朗日插值函数
def lagrange_interp(data, col, k):
    y = data[col].dropna().values
    x = data.index.dropna().values
    f = lagrange(x, y)
    return f(k)

# 对所有缺失值进行插补
for col in data.columns:
    for i in range(len(data)):
        if (data[col].isnull())[i]:
            data.loc[i, col] = lagrange_interp(data, col, i)

# 保存插补后的数据
data.to_csv('new_data.csv', index=False)