插值框架未完成

import pandas as pd
import numpy as np
from scipy.interpolate import lagrange
pd.set_option('display.max_columns', None)
pd.set_option('display.max_rows', None)

# 剔除异常值，拉格朗日法补全数据，构造指数等指标
data = pd.read_excel(r'',sheet_name = 0)#读取文件
data_full = data #仅作模板用
shape_inf = np.shape(data,axis = 0)#data长度 
for i in range(40): #个体数量循环
    df_a=pd.DataFrame(np.zeros((16,1)),columns = ['待插值']) #空容器设定
    df_a = data.iloc[]      # 装容
    df = df_a.dropna()      #q清除缺失值
    LagInsValue = lagrange(df.index, df.values) #训练插值的数据参考，选取越多，插值越准，计算代价也越大
    for j in range(16):
        data_full   LagInsValue(i)#结果写入
        
data_full #预览