excel原始数据中时间格式为“YYYY-MM-DD HH:MM:SS”的整点小时，每一整点对应一个温度值。现使用分段三次插值法进行每两分钟一个温度值且时间格式为“YYYY-MM-DD HH:MM:SS”的python代码

在Python中，你可以使用pandas库来进行日期时间操作和数据插值。对于原始数据中的整点小时温度值，我们可以先将数据转换成DataFrame，并使用pandas的`Timedelta`和`resample`功能来创建新的时间间隔，然后通过`interpolate`函数进行插值。

以下是使用分段三次样条插值（`method='cubic'`）的示例代码：

import pandas as pd

# 假设df是一个包含原始数据的DataFrame，其中'datetime'列是时间戳，'temperature'列是温度值
# df = pd.read_csv('your_data.csv') # 替换为你实际的数据读取方式

# 将时间列转换为pandas的Timestamp类型
df['datetime'] = pd.to_datetime(df['datetime'])

# 创建一个新的DataFrame，每两分钟一个时间点
interval = pd.Timedelta(minutes=2)
df_interpolated = df.set_index('datetime').resample(interval).mean()

# 分段三次插值（如果相邻的时间间隔有缺失值）
df_interpolated['temperature'] = df_interpolated.groupby(level=0)['temperature'].apply(
    lambda x: x.interpolate(method='cubic', limit_direction='both'))

# 转回原格式，保留到秒
df_interpolated.index = df_interpolated.index.floor('T')
df_interpolated.reset_index(inplace=True)

# 输出结果
print(df_interpolated)

请注意，这个例子假设你的数据已经按日期和时间排序。如果有缺失值，`interpolate`可能会抛出异常，所以你需要预先处理或确认数据的完整性。