1、加载数据集stuinfo.xIsx，序号、学号、姓名列按照顺序命名为no,Sno,SName 2、加載数据集C語言成績course1.xlsx A、将异常值按照空值处理； B、将空値使用平均値填充

关于您的第一个问题，加载数据集并重命名列的操作通常在数据分析或处理软件中进行，例如Python的Pandas库。这里我提供一个基于Python和Pandas的示例代码来实现您的需求：

import pandas as pd

# 加载数据集stuinfo.xlsx
df = pd.read_excel('stuinfo.xlsx')

# 按照指定的名称重命名列
df.rename(columns={'序号': 'no', '学号': 'Sno', '姓名': 'SName'}, inplace=True)

# 保存或使用处理后的DataFrame df

对于第二个问题，处理异常值和填充空值的操作也是在类似的数据处理框架中进行的，以下是一个示例代码：

import pandas as pd
import numpy as np

# 加载数据集course1.xlsx
df_course = pd.read_excel('course1.xlsx')

# A. 将异常值按照空值处理。这里假定异常值是指超出一定范围的值，例如成绩范围是0到100分。
# 首先，定义一个函数来判断值是否为异常值，然后应用这个函数，将异常值替换为NaN。
def replace_with_nan(value):
    if value < 0 or value > 100:
        return np.nan
    return value

df_course['成绩列'] = df_course['成绩列'].apply(replace_with_nan)

# B. 将空值使用平均值填充。这里需要先计算每列的平均值，然后用这个平均值填充空值。
# 假设我们要填充的列名为'成绩列'，而且只有这一列需要填充。
df_course['成绩列'].fillna(df_course['成绩列'].mean(), inplace=True)

请注意，上述代码中的 '成绩列' 应该替换为实际的数据集中对应列的名称。在实际情况中，异常值的定义和处理方式可能因需求而异，例如可能需要根据统计学上的标准偏差来定义异常值。