Excel相关（要求全部使用python代码完成）： 1、数据处理： 删除异常值（多个数值为0，多个数值远低于平均值） 修改异常值（异常充电数-99修改为分区平均数） 2、对各分区up主粉丝数进行描述性分析（平均数，中位数，众数等），一共22个分区

好的，针对您的问题，我可以提供以下代码实现：

1、数据处理：

import pandas as pd

# 读取Excel文件
df = pd.read_excel('your_file_path.xlsx')

# 删除多个数值为0的异常值
df = df.loc[(df != 0).all(axis=1)]

# 删除多个数值远低于平均值的异常值
df = df.loc[(df > df.mean() - 3*df.std()) & (df < df.mean() + 3*df.std())]

# 将异常充电数-99修改为分区平均数
for i in range(1, 23):
    mean_val = df.loc[df['分区编号']==i, '充电数'].mean()
    df.loc[(df['分区编号']==i) & (df['充电数']==-99), '充电数'] = mean_val

# 保存处理后的数据
df.to_excel('processed_data.xlsx', index=False)

2、对各分区up主粉丝数进行描述性分析：

import pandas as pd
from scipy import stats

# 读取Excel文件
df = pd.read_excel('processed_data.xlsx')

# 对各分区up主粉丝数进行描述性分析
for i in range(1, 23):
    fans = df.loc[df['分区编号']==i, '粉丝数']
    mean_val = fans.mean()
    median_val = fans.median()
    mode_val = stats.mode(fans)[0][0]
    print(f'分区{i}的平均数为{mean_val}，中位数为{median_val}，众数为{mode_val}')

以上代码中，需要将 `your_file_path.xlsx` 替换为您实际的文件路径。