我目前正在python和excel上运行一些插值(三次样条插值(。考虑到一些数据需要如何显示和获取的限制，我需要在python上对一些数据运行三次样条插值，并对其他一些数据使用"使用Excel的真实统计"中的插件。
然而，作为一个测试，我尝试使用相同的数据来运行三次样条插值，结果却不同。
new_df_expanded.interpolate(method='CubicSpline')
我是如何从panda中提取CubicSpline方法的，根据我的理解，它使用Scipy Library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，它就会自动运行插值。
它们运行样条曲线插值的方式之间是否存在某种逻辑差异？
我实际上能够解决这个问题。pandas插值方法实际上使用了scipy的插值方法，该方法将边界条件设置为"非结"作为默认值。这使得在曲线末端的第一段和第二段是相同的多项式。为了使其与excel加载项上的逻辑一致，您需要将"bc_type"更改为"natural"，以便曲线末端的二阶导数为零。