#拉格朗日插值代码 import pandas as pd #导入数据分析库Pandas import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from scipy.interpolate import lagrange #导入拉格朗日插值函数 inputfile = '../data/data.xlsx' #销量数据路径 outputfile = '../tmp/sales.xls' #输出数据路径 data = pd.read_excel(inputfile) #读入数据 temp = data[u'销量'][(data[u'销量'] < 400) | (data[u'销量'] > 5000)] #找到不符合要求得值 data[列][行] for i in range(temp.shape[0]): data.loc[temp.index[i],u'销量'] = np.nan #把不符合要求得值变为空值 #自定义列向量插值函数 #s为列向量，n为被插值的位置，k为取前后的数据个数，默认为5 def ployinterp_column(s, n, k=5): y = s.iloc[list(range(n-k, n)) + list(range(n+1, n+1+k))] #取数 就是传入得data y = y[y.notnull()] #剔除空值 f = lagrange(y.index, list(y)) return f(n) #插值并返回插值结果 #逐个元素判断是否需要插值 for i in data.columns: for j in range(len(data)): if (data[i].isnull())[j]: #如果为空即插值。 data.loc[j,i] = ployinterp_column(data[i], j) data.to_excel(outputfile) #输出结果，写入文件 print("success")后面加上生成图像代码

这里是一个简单的生成插值后数据图像的代码：

plt.plot(data[u'销量'], 'b-', label='原始数据') # 原始数据图像
plt.plot(data.index, data[u'销量'], 'go', label='插值数据') # 插值后数据图像
plt.legend(loc='best')
plt.xlabel('时间')
plt.ylabel('销量')
plt.show()

这段代码可以在 `data.to_excel(outputfile)` 后面加上。