在python语言中如何对excle表格里多列数据进行插值处理，并绘制成图

对于Excel表格里的多列数据进行插值处理，可以使用Python中的pandas和scipy库来实现。具体步骤如下：

1. 使用pandas读取Excel表格中的数据，得到数据框DataFrame对象。

import pandas as pd
data = pd.read_excel('data.xlsx')

2. 对数据框进行插值处理，可以使用scipy库中的interpolate模块。常用的插值方法有线性插值、多项式插值、样条插值等。

from scipy import interpolate
x = data['x']   # x列数据
y1 = data['y1'] # y1列数据
y2 = data['y2'] # y2列数据

# 线性插值
f1 = interpolate.interp1d(x, y1, kind='linear')
f2 = interpolate.interp1d(x, y2, kind='linear')

# 多项式插值
f3 = interpolate.interp1d(x, y1, kind='cubic')
f4 = interpolate.interp1d(x, y2, kind='cubic')

# 样条插值
f5 = interpolate.splrep(x, y1, s=0)
f6 = interpolate.splrep(x, y2, s=0)

3. 绘制插值后的数据曲线，可以使用matplotlib库。

import matplotlib.pyplot as plt

# 绘制线性插值曲线
plt.plot(x, y1, 'o', label='y1原始数据')
plt.plot(x, f1(x), '-', label='y1线性插值')
plt.plot(x, y2, 'o', label='y2原始数据')
plt.plot(x, f2(x), '-', label='y2线性插值')
plt.legend(loc='best')
plt.show()

# 绘制多项式插值曲线
plt.plot(x, y1, 'o', label='y1原始数据')
plt.plot(x, f3(x), '-', label='y1多项式插值')
plt.plot(x, y2, 'o', label='y2原始数据')
plt.plot(x, f4(x), '-', label='y2多项式插值')
plt.legend(loc='best')
plt.show()

# 绘制样条插值曲线
x_new = np.linspace(x.min(), x.max(), 500)
plt.plot(x, y1, 'o', label='y1原始数据')
plt.plot(x_new, interpolate.splev(x_new, f5), '-', label='y1样条插值')
plt.plot(x, y2, 'o', label='y2原始数据')
plt.plot(x_new, interpolate.splev(x_new, f6), '-', label='y2样条插值')
plt.legend(loc='best')
plt.show()

注意：在使用插值方法进行数据处理时，需要注意数据的特性，避免过拟合和欠拟合的问题。