python代码处理excel表，用多重插补处理多个缺失值列

可以使用 pandas 库来处理 Excel 表格，并且使用 Scikit-learn 库来进行多重插补。

下面是一个示例代码，假设我们有一个名为 `data.xlsx` 的 Excel 表格，其中包含多个缺失值列需要进行处理。

import pandas as pd
from sklearn.impute import IterativeImputer

# 读取 Excel 表格数据
data = pd.read_excel('data.xlsx')

# 获取所有缺失值列的列名
missing_cols = data.columns[data.isnull().any()].tolist()

# 多重插补处理所有缺失值列
imp = IterativeImputer(max_iter=10, random_state=0)
data[missing_cols] = imp.fit_transform(data[missing_cols])

# 将处理后的数据保存到新的 Excel 表格中
data.to_excel('data_imputed.xlsx', index=False)

首先，我们使用 `pandas` 库读取 Excel 表格数据，并使用 `isnull()` 函数查找所有包含缺失值的列。然后，我们使用 `IterativeImputer` 类来进行多重插补处理，其中 `max_iter` 参数定义了最大的迭代次数，`random_state` 参数用于控制随机数生成器。最后，我们将处理后的数据保存到新的 Excel 表格中。