以下是针对老化测试 CSV 数据（老化时间序列 + Ice/Vce/Tc/Tj/NTC 等数值）的数据清洗插值算法完整实现与最佳实践。老化测试数据属于不均匀时间序列（采集间隔可能不固定，存在缺失/NaN/异常值），推荐优先使用线性插值（简单、快速、物理意义合理），对于需要更平滑曲线的场景可使用三次样条插值。1. 插值策略推荐（针对测试数据）场景推荐算法优点缺点适用列大多数情况（Ice、Vce、温度）线性插值快速、实现简单、无过冲可能不够平滑Ice、Vce、Tc、Tj、NTC需要平滑曲线（趋势分析）三次样条连续一阶导数，更自然曲线计算稍重，可能过冲Ice/Vce 长期趋势形状保持（避免负值）单调三次样条