更改代码但仍完成代码任务

当然，如果您希望更改原始代码但仍然保持其基本功能，即检测Excel文件中的异常值，我们可以尝试以下几种方法：

1. **删除不必要的导入**：如果不需要使用特定的数据结构，如列表或数组，可以直接将结果保存为单个值。

2. **简化输出**：只输出异常值数量，不显示最小值和最大值，如果不需要这部分信息的话。

3. **合并计算步骤**：如果可能，可以在一行或几行代码内完成所有必要的计算，比如合并 `mean`, `std_dev`, `lower_bound`, `upper_bound` 的计算和异常值筛选。

例如，优化后的代码可能是这样的：

file_path = '/data/bigfiles/数据预处理测试集.xlsx'
df = pd.read_excel(file_path, usecols=)  # 只读取第一列
data_column = df.values.flatten()  # 转换为一维数组

mean = np.mean(data_column)
std_dev = np.std(data_column)
threshold = mean + 3 * std_dev
outliers = data_column[data_column < mean - 3 * std_dev or data_column > threshold]

num_outliers = len(outliers)
print(f"存在 {num_outliers} 个异常值")

在这个例子中，我们省去了异常值的具体数值，只关注数量。同时，通过 `usecols` 参数只读取了第一列，并通过 `.values` 和 `.flatten()` 直接操作numpy数组，减少了数据转换步骤。