#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。

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import pandas as pd # 导入数据分析库Pandas from scipy.interpolate import lagrange # 导入拉格朗日插值函数 inputfile = '../data/catering_sale.xls' # 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 data['销量'][(data['销量'] < 400) | (data['销量'] > 5000)] = None # 过滤异常值，将其变为空值 # 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[list(range(n-k, n)) + list(range(n+1, n+1+k))] # 取数 y = y[y.notnull()] # 剔除空值 return lagrange(y.index, list(y))(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[i][j] = ployinterp_column(data[i], j) data.to_excel(outputfile) # 输出结果，写入文件 修改这段代码老是报错

这段代码报错的原因可能是因为你使用了过时的 `list(range())` 语法，而导致了 `TypeError` 错误。在 Python 3 中，`range()` 函数返回的是一个迭代器，而不是一个列表，因此你不需要将其转换为列表。你可以尝试修改代码，如下所示：

import pandas as pd
from scipy.interpolate import lagrange

inputfile = '../data/catering_sale.xls'  # 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
data['销量'][(data['销量'] < 400) | (data['销量'] > 5000)] = None  # 过滤异常值，将其变为空值

# 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[(n-k):(n+1+k)]  # 取数
    y = y[y.notnull()]  # 剔除空值
    return lagrange(y.index, list(y))(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 pd.isna(data[i][j]):  # 如果为空即插值。
            data[i][j] = ployinterp_column(data[i], j)

data.to_excel(outputfile)  # 输出结果，写入文件

这里使用了 `pd.isna()` 函数来判断数据是否为空值，而不是使用 `isnull()` 函数。此外，也将列表切片语法修改为了使用 `:` 运算符。

pandas 拉格朗日插值法

pandas是一个开源的数据分析和数据处理库，它提供了丰富的数据结构和数据分析工具，可以帮助我们进行数据清洗、数据处理、数据分析等任务。

拉格朗日插值法是一种常用的插值方法，用于根据已知数据点的值，估计在两个已知数据点之间的未知数据点的值。它基于拉格朗日多项式的思想，通过构造一个满足已知数据点的多项式函数来进行插值。

在pandas中，可以使用interpolate()函数来进行拉格朗日插值。该函数可以应用于Series和DataFrame对象。具体使用方法如下：

1. 对于Series对象：

   import pandas as pd
   
   # 创建一个Series对象
   s = pd.Series([1, 2, np.nan, np.nan, 5])
   
   # 使用拉格朗日插值法进行插值
   interpolated = s.interpolate(method='lagrange')
   
   print(interpolated)

2. 对于DataFrame对象：

   import pandas as pd
   
   # 创建一个DataFrame对象
   df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, np.nan, np.nan, 5], 'B': [np.nan, 2, 3, np.nan, 5]})
   
   # 使用拉格朗日插值法进行插值
   interpolated = df.interpolate(method='lagrange')
   
   print(interpolated)

在上述代码中，interpolate()函数的method参数指定了插值方法为拉格朗日插值法。通过调用该函数，可以得到插值后的数据。