帮我用python写一个读取excle中的数据、插值然后求均方根误差和绘制误差图，以函数和主函数的方式

好的，以下是代码示例：

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

def interpolate(data, method='linear'):
    """
    对数据进行插值处理
    :param data: 待插值的数据，DataFrame类型
    :param method: 插值方法，可选'linear'和'quadratic'
    :return: 插值后的数据，DataFrame类型
    """
    if method == 'linear':
        return data.interpolate(method=method)
    elif method == 'quadratic':
        return data.interpolate(method=method, order=2)
    else:
        raise ValueError("method参数错误，应该为'linear'或'quadratic'之一")

def rmse(y_true, y_pred):
    """
    计算均方根误差
    :param y_true: 真实值，Series类型
    :param y_pred: 预测值，Series类型
    :return: 均方根误差，float类型
    """
    return np.sqrt(((y_true - y_pred) ** 2).mean())

def main():
    # 读取Excel中的数据
    data = pd.read_excel('data.xlsx', index_col=0)

    # 对数据进行插值处理
    data_interpolated = interpolate(data, method='linear')

    # 计算均方根误差
    rmse_linear = rmse(data.iloc[:, 0], data_interpolated.iloc[:, 0])
    print('线性插值的均方根误差为：', rmse_linear)

    # 对数据进行二次插值处理
    data_interpolated = interpolate(data, method='quadratic')

    # 计算均方根误差
    rmse_quadratic = rmse(data.iloc[:, 0], data_interpolated.iloc[:, 0])
    print('二次插值的均方根误差为：', rmse_quadratic)

    # 绘制误差图
    plt.plot(data.index, data.iloc[:, 0], label='True')
    plt.plot(data_interpolated.index, data_interpolated.iloc[:, 0], label='Predicted')
    plt.legend()
    plt.show()

if __name__ == '__main__':
    main()

代码中使用了pandas库进行数据读取和处理，numpy库进行均方根误差的计算，matplotlib库进行误差图的绘制。函数interpolate用于进行插值处理，函数rmse用于计算均方根误差。主函数main中，首先读取Excel中的数据，然后分别进行线性和二次插值处理，并计算均方根误差。最后绘制误差图。