python处理xlxs文件并对异常数据进行删除或替换，将处理后的数据以***.csv文件保存

在Python中，你可以使用pandas库来进行Excel (xls/xlsx) 文件的操作，包括读取、处理和保存数据。以下是基本步骤：

1. 首先，需要安装`pandas`和`openpyxl`或`xlrd`（用于读取xlsx和xls文件），如果还没有安装可以使用下面命令：

   pip install pandas openpyxl # 或者 xlrd for older Excel versions

2. 使用`pandas`的`read_excel()`函数加载数据到DataFrame：

   import pandas as pd

   try:
       df = pd.read_excel('input_file.xlsx')
   except FileNotFoundError as e:
       print(f"文件未找到：{e}")
   except Exception as e:
       print(f"读取文件时发生错误：{e}")

3. 对于异常数据，你可以检查列的数据类型，找出不符合预期的数据并选择删除或替换。例如，假设我们想删除所有非数字值：

   df = df.replace(to_replace='NaN', value=None).dropna()  # 删除缺失值
   df = df[pd.to_numeric(df['column_name'], errors='coerce').notnull()]  # 删除转换失败的非数字值

4. 将处理后的数据以CSV格式保存：

   df.to_csv('output_file.csv', index=False)

在这个过程中，记得将'input_file.xlsx'替换为你的源文件路径，'column_name'替换为你想要检查和处理的具体列名。

如果你遇到其他类型的异常数据，可以根据实际情况调整处理方法。常见的异常数据可能包括空值、格式错误等。