Scipy 使用 Excel 样条曲线的三次样条曲线与实际统计数据

Question

我目前 运行 在 python 和 excel 上进行一些插值（三次样条插值）。考虑到某些数据需要如何显示和获取的限制，我需要 运行 对某些数据在 python 上进行三次样条插值，并对某些数据使用 'Real Statistics using Excel' 中的添加其他

然而，作为测试，我尝试 运行对两者使用相同的数据进行三次样条插值，但最终得到了不同的结果。

new_df_expanded.interpolate(method='CubicSpline')

是我如何从 pandas 中提取 CubicSpline 方法，根据我的理解，它使用 Scipy 库来执行 CubicSpline。

https://www.real-statistics.com/other-mathematical-topics/spline-fitting-interpolation/

有一个名为 Spline() 的函数，我只需要输入带有数据点的数组，它就会自动 运行 进行插值。

它们 运行 样条插值的方式之间是否存在逻辑差异？

Answer 1

我实际上能够解决问题。 pandas插值方法实际上是利用scipy中的插值方法，默认设置边界条件为'not a knot'。这使得曲线末端的第一段和第二段是相同的多项式。为了与excel插件上的逻辑一致，需要将'bc_type'改为'natural'，使曲线末端的二阶导数为零。