在数据分析过程中，总会遇到空缺数据。如果显示为折线时，就会有异常波动。

拉格朗日函数就是解决空缺数据的一种方法。

比如数据是这样的。

填充完后，是这样的：

代码：

# encoding: utf-8
"""
@author: 陈年椰子
@contact: [email protected]
@version: 1.0
@file: main.py
@time: 2019/7/3

说明  横向拉格朗日填充
"""

import pandas as pd
from scipy.interpolate import lagrange
import math as ma


def test2():
    df = pd.read_excel('data/ldata2.xls')
    print('原数据：')
    print(df)
    df_cols = len(df.columns)
    df_rows = len(df)
    for i in range(df_rows):
        row_data = []
        row_index = []
        na_cols = []
        # 第1列 ID 不计算
        for j in range(1, df_cols):
            # ma.isnan()判断值是否为空值
            if ma.isnan(df.iat[i, j]):
                na_cols.append(j)
            else:
                row_data.append(df.iat[i, j])
                row_index.append(j)
        f= lagrange(row_index,row_data)
        for n in na_cols:
            df.iat[i, n] = f(n)
    print('填充后：')
    print(df)





test2()

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