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、输出为excle

在Python中，可以使用 Pandas 库来读取 Excel 表格，使用 Scipy 库来进行插值处理，使用 Matplotlib 库来绘制图表，使用 Pandas 库来将数据输出到 Excel 表格中。

下面是一个简单的例子，演示如何对 Excel 表格中的多列数据进行插值处理，并绘制成图，并将插值后的数据输出到 Excel 表格中。

首先，我们需要安装 Pandas、Scipy 和 Matplotlib 库，可以使用以下命令进行安装：

pip install pandas scipy matplotlib

假设我们有一个 Excel 表格，文件名为 `data.xlsx`，包含两列数据 `x` 和 `y`，我们需要对这些数据进行插值处理并绘制成图，然后将插值后的数据输出到 Excel 表格 `output.xlsx` 中。

import pandas as pd
import numpy as np
from scipy.interpolate import interp1d
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取 Excel 表格
df = pd.read_excel('data.xlsx')

# 获取 x 和 y 列的数据
x = df['x'].values
y = df['y'].values

# 创建插值函数
f = interp1d(x, y, kind='cubic')

# 生成插值后的 x 和 y 数据
x_new = np.linspace(x.min(), x.max(), 1000)
y_new = f(x_new)

# 绘制图表
plt.plot(x, y, 'o', x_new, y_new, '-')
plt.legend(['data', 'cubic'], loc='best')
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('y')
plt.title('Interpolation')
plt.show()

# 将插值后的数据输出到 Excel 表格
df_new = pd.DataFrame({'x': x_new, 'y': y_new})
df_new.to_excel('output.xlsx', index=False)

这个例子中，我们先使用 Pandas 库读取 Excel 表格 `data.xlsx`，然后获取 `x` 和 `y` 列的数据。接着，我们使用 Scipy 库中的 `interp1d` 函数创建了一个三次样条插值函数，并使用 `np.linspace` 函数生成了插值后的 `x` 数据。最后，我们使用 Matplotlib 库绘制了插值后的数据图表，使用 Pandas 库将插值后的数据输出到 Excel 表格 `output.xlsx` 中。

注意，在这个例子中，我们使用了三次样条插值函数，如果需要使用其他的插值方法，可以在 `interp1d` 函数的 `kind` 参数中指定插值方法。