解释下这段代码import pandas as pd import numpy as np from scipy import interpolate import glob2 import os def data_cleaning(path, output_path, num = 48, threshold_p=1e8): for k in range(len(path)): if k == 0: data = pd.read_excel(path[k]) else: tmp = pd.read_excel(path[k]) data = pd.concat([data, tmp]) char = ['\\N'] data_judge = data.isin(['\\N']) data2 = data data2 = data2.replace(to_replace='\\N',value=0) data2['judge'] = data_judge.sum(axis=1)+ (num*((data2.iloc[:,12:]<0).T.any())+ num* (data2.iloc[:,12:] > threshold_p).T.any())) data2.drop(data2[(data2.judge>=num)].index, inplace = True) data2 = data2.reset_index(drop=True) data.to_excel(output_path +'输出2_0523.xlsx') return data2

这段代码定义了一个函数`data_cleaning`，这个函数的作用是对指定路径下的Excel文件进行清洗，并将结果输出到指定路径下的一个新Excel文件中。具体来说，这个函数的参数包括：

- path：要清洗的Excel文件的路径，可以是一个文件也可以是一个包含多个文件路径的列表。
- output_path：输出结果的Excel文件路径。
- num：判断缺失值和异常值的阈值，默认为48。
- threshold_p：异常值的阈值，默认为1e8。

这个函数的主要步骤如下：

1. 循环读取Excel文件，将所有文件合并为一个数据框。
2. 判断缺失值，将缺失值替换为0，并计算每行缺失值和异常值的数量。
3. 根据阈值判断数据是否异常，将异常数据所在行删除。
4. 将处理后的数据输出到指定路径下的一个新Excel文件中，并返回处理后的数据框。

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