一个名为healthcare-dataset-age_abs.xls，含有字段编号，年龄和平均血糖，现在利用python，获取年龄特征，利用for循环获取年龄特征中的数值，并用if-else语句判断年龄数值是否为异常值，若年龄数值为异常值，则删除异常值

在Python中，你可以使用pandas库来处理这个Excel文件并操作数据。首先，你需要导入必要的库，如pandas和openpyxl（如果文件是非CSV格式的话）。假设你已经有了pandas DataFrame对象df：

import pandas as pd

# 加载excel文件
if 'openpyxl' in sys.modules:  # 检查是否已经安装了openpyxl
    df = pd.read_excel('healthcare-dataset-age_abs.xls')
else:
    df = pd.read_csv('healthcare-dataset-age_abs.xls')  # 如果是csv格式

# 获取年龄列（通常年龄列名可能是'年龄'，请根据实际文件替换）
age_column = '年龄'

# 使用for循环遍历年龄列
for index, row in df.iterrows():
    age_value = row[age_column]

    # 判断年龄是否为异常值，这里假设异常值是指年龄小于0或大于某个阈值（比如80岁）
    if age_value < 0 or age_value > 80:  
        # 删除异常行
        df.drop(index=index, inplace=True)

# 处理完后，你可以查看df看看是否有异常值已被删除
print(df)

在这个例子中，`inplace=True`意味着直接在原始DataFrame上做修改，如果不希望改变原始数据，可以创建一个新的DataFrame。