如何在Excel中实现类Pandas的简便线性插值操作

我需要在Excel中管理远期曲线（价格时间序列）：对存在可用报价的日期填入对应数值，其余所有日期的数值通过前后相邻已知值做线性插值填充。需求支持动态调整：当市场出现新报价时可新增为枢轴点；当报价过时失效时可删除对应值，单元格自动还原为插值结果。

在Pandas中，仅需调用interpolate()方法即可轻松实现该功能，示例代码如下：

import pandas as pd
from numpy import nan

df = pd.DataFrame(data = nan,
                  columns=["some_data"], 
                  index=pd.date_range("20220101", periods=10))


df.loc['2022-01-01', 'some_data'] = 10
df.loc['2022-01-10', 'some_data'] = 100
print(df)
df.interpolate(method='linear', inplace=True)
print(df)
df.some_data.plot()

# 新增2个曲线枢轴点
df.some_data = nan
df.loc['2022-01-01', 'some_data'] = 10
df.loc['2022-01-04', 'some_data'] = 25
df.loc['2022-01-08', 'some_data'] = 110
df.loc['2022-01-10', 'some_data'] = 100
print(df)
df.interpolate(method='linear', inplace=True)
print(df)
df.some_data.plot()

新增2个枢轴点后，DataFrame的数值更新结果如下：

初始状态  第一次插值  新增2个枢轴点  第二次插值
1/1/2022    10        10       10          10
1/2/2022    NaN       20       NaN         15
1/3/2022    NaN       30       NaN         20
1/4/2022    NaN       40       25          25
1/5/2022    NaN       50       NaN         46.25
1/6/2022    NaN       60       NaN         67.5
1/7/2022    NaN       70       NaN         88.75
1/8/2022    NaN       80       110         110
1/9/2022    NaN       90       NaN         105
1/10/2022   100       100      100         100

方案需满足以下前提：

• 避免使用单元格公式，此类方案在生产环境中易引发故障
• FORECAST函数仅支持全局回归计算，无法满足分段线性插值需求
• 尽量避免采用VBA自定义函数的开发方案

请问Excel中是否存在和Pandas操作同样简便的线性插值实现方案？

满足全部约束要求、操作便捷度和Pandas interpolate()接近的方案是使用Excel内置的Power Query（获取和转换）功能，全程无需编写单元格公式、无需开发VBA自定义函数，插值逻辑为严格分段线性，不存在全局回归的偏差。

操作流程 #

1. 整理基础输入区
   新建两列表格：第一列为连续的完整日期序列，第二列命名为「报价」，仅在有确定市场报价的日期填入数值作为枢轴点，其余日期留空。选中两列按Ctrl+T转换为超级表，将表命名为CurveSource。
2. 加载数据到Power Query
   选中超级表，点击顶部菜单栏「数据」选项卡-「从表格/区域」，确认弹出的导入框中勾选「我的表格有标题」，进入Power Query编辑器。
3. 配置线性插值逻辑
   在编辑器中按以下步骤操作，所有操作均为可视化点选，无需手写复杂代码：
   • 选中日期列，将数据类型修改为「日期」，按日期做升序排序，确保时间序列顺序正确
   • 给表格添加从0开始的连续索引列
   • 针对报价列的空值，通过内置的填充逻辑配合索引定位，拿到每个空值前后相邻的两个枢轴点的日期、报价数值
   • 新增自定义列，按两点线性公式计算当前日期的插值结果：前点报价 + (后点报价-前点报价) * (当前日期-前点日期)/(后点日期-前点日期)，非空的枢轴点直接保留原有报价
   • 清理过程中生成的多余辅助列，仅保留日期、最终插值结果两列
4. 输出结果
   点击编辑器左上角「关闭并上载」，将计算完成的全量远期曲线结果加载到新工作表中，输出内容全为静态数值，不存在任何单元格公式。

日常维护 #

后续更新枢轴点时，仅需在CurveSource超级表中录入新的报价、或删除失效的旧报价，右键点击结果表选择「刷新」，全表会自动按最新的枢轴点重新完成线性插值，操作逻辑和Pandas中修改源数据后重新调用interpolate()完全一致。

该方案的核心优势：

• 输出结果全为静态值，不会出现公式被误改、引用错位的生产故障
• 插值逻辑和Pandas线性插值完全一致，严格按相邻枢轴点分段计算，适配远期曲线的业务要求
• 第一次配置完成后无额外开发成本，单次数千行级别的数据刷新耗时不超过1秒，稳定性远高于公式或VBA方案

内容的提问来源于stack exchange，提问作者error404