《python資料分析與挖掘實戰》拉格朗日插值

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#拉格朗日插值**
import pandas as pd  #匯入資料分析庫pandas
from scipy.interpolate import lagrange  #匯入拉格朗日插值函式
inputfile =
'd:\python\stats\pythonsjwj\chapter6\demo\data\missing_data.xls'
#輸入資料路徑，需要使用excel格式
outputfile =
'missing_data_processed.xls'
#輸出資料路徑，需要使用excel格式
data = pd.read_excel(inputfile, header =
none
)#讀入資料
#自定義列向量插值函式
#s為列向量，n為被插值的位置，k為取前後的資料個數，預設為5
defployinterp_column
(s, n, k=5)
:    y = s.reindex(
list
(range
(n-k, n))+
list
(range
(n+1
, n+
1+k)))
#取數（這裡跟書本上不一樣，有改動，源**執行會出錯）
y = y[y.notnull()]
#剔除空值
return lagrange(y.index,
list
(y))
(n)#插值並返回插值結果
#逐個元素判斷是否需要插值
for i in data.columns:
for j in
range
(len
(data)):
if(data[i]
.isnull())
[j]:
#如果為空即插值
data[i]
[j]= ployinterp_column(data[i]
, j)
data.to_excel(outputfile, header =
none
, index =
false
)#輸出結果
				
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