python插值法填充缺失值

在Python中，可以使用插值法来填充缺失值。一种常用的插值方法是拉格朗日插值。引用中提供了一个使用拉格朗日插值法填补缺失值的示例代码。该代码使用了scipy库的lagrange函数进行插值计算。步骤如下：

1. 导入必要的库和函数：`from scipy.interpolate import lagrange`
2. 定义一个列向量s，表示需要进行插值的列
3. 定义ployinterp_column函数，该函数接受列向量s、插值位置n和取前后数据个数k作为参数
4. 在ployinterp_column函数中，根据插值位置n和取前后数据个数k，提取需要进行插值的数据
5. 剔除空值，使用lagrange函数进行插值计算，并返回插值结果
6. 定义data_lagrange函数，该函数接受一个DataFrame对象data作为参数
7. 在data_lagrange函数中，遍历data的每一列，并判断是否存在缺失值，如果存在则进行插值填补
8. 返回填补完缺失值的DataFrame对象data

使用插值法填充缺失值的示例代码如下：

from scipy.interpolate import lagrange

def ployinterp_column(s, n, k=5):
    y = s.iloc[list(range(n-k, n)) + list(range(n+1, n+1+k))] # 取数
    y = y[y.notnull()] # 剔除空值
    return lagrange(y.index, list(y))(n) # 插值并返回插值结果

def data_lagrange(data):
    for i in data.columns:
        for j in range(len(data)):
            if data[i].isnull()[j]: 
                data.loc[j,i = ployinterp_column(data[i], j)
    return data

你可以将你的数据存储在一个DataFrame对象中，然后调用data_lagrange函数来填充缺失值。填充后的数据将会替换原始的缺失值。