Excel一列是一个城市的数据，然后编一个循环语句，对每一列数据，如果遇到缺失，进行拉格朗日插补。

好的，针对你的问题，我可以提供如下思路：

1. 读取Excel文件，并获取到包含城市数据的列；
2. 对于每一列数据，检查是否存在缺失值；
3. 如果存在缺失值，则使用拉格朗日插值法进行插补；
4. 将插补后的数据写回Excel文件中。

下面是一个可能的Python实现：

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

# 读取Excel文件，并获取到包含城市数据的列
excel_file = 'example.xlsx'
df = pd.read_excel(excel_file)
city_col = df['城市']

# 定义拉格朗日插值函数
def lagrange_interpolate(city_col, idx, k=5):
    y = city_col[list(range(idx-k, idx)) + list(range(idx+1, idx+1+k))]
    y = y[y.notnull()]
    return lagrange(y.index, list(y))(idx)

# 对每一列数据，检查是否存在缺失值
for i in range(len(city_col)):
    if pd.isnull(city_col[i]):
        # 如果存在缺失值，则使用拉格朗日插值法进行插补
        city_col[i] = lagrange_interpolate(city_col, i)

# 将插补后的数据写回Excel文件中
df.to_excel(excel_file, index=False)

需要注意的是，这里使用的是拉格朗日插值法，该方法的准确性与数据的分布有关，可能会存在一定的误差。因此，在实际应用中，需要根据实际情况选择合适的插值方法。