python_拉格朗日插值

#拉格朗日插值代码
import pandas as pd #导入数据分析库Pandas
import numpy as np
from scipy.interpolate import lagrange #导入拉格朗日

inputfile = 'D:/6/Data_Mining/chapter4/demo/data/catering_sale.xls' #销量数据路径
outputfile = 'D:/6/Data_Mining/chapter4/demo/tmp/sales1.xls' #输出数据路径

data = pd.read_excel(inputfile) #读入数据
temp = data[u'Sales'][(data[u'Sales'] < 400) | (data[u'Sales'] > 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'Sales'] = 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[i][j] = ployinterp_column(data[i], j)

data.to_excel(outputfile) #输出结果，写入文件

报错结果如下：

代码中有几个问题需要修改：

第13行的 data[列][行] 应该改为 data.loc[行, 列]，即先行后列。
第18行的 list(y) 应该改为 y.tolist()。

修改后的代码如下：

import pandas as pd
import numpy as np
from scipy.interpolate import lagrange

inputfile = 'D:/6/Data_Mining/chapter4/demo/data/catering_sale.xls'
outputfile = 'D:/6/Data_Mining/chapter4/demo/tmp/sales1.xls'

data = pd.read_excel(inputfile)
temp = data[u'销量'][(data[u'销量'] < 400) | (data[u'销量'] > 5000)]
for i in range(temp.shape[0]):
    data.loc[temp.index[i], u'销量'] = np.nan

def ployinterp_column(s, n, k=5):
    y = s.iloc[list(range(n-k, n)) + list(range(n+1, n+1+k))]
    y = y[y.notnull()]
    f = lagrange(y.index, y.tolist())
    return f(n)

for i in data.columns:
    for j in range(len(data)):
        if (data.loc[j, i] != data.loc[j, i]): # 判断是否为空值
            data.loc[j, i] = ployinterp_column(data[i], j)

data.to_excel(outputfile)