excel表格一列是一个城市的数据，然后编一个循环语句，对每一列数据，如果遇到缺失，进行插补。

好的，我可以帮你解答这个问题。

首先，你需要使用一个循环语句来遍历每一列的数据。假设你的数据是存储在一个二维数组 `data` 中，其中每一行表示一个城市，每一列表示一个数据，那么你可以使用下面的代码来遍历每一列：

for col in range(data.shape[1]):
    # 处理第 col 列数据的缺失值
    # ...

接下来，对于每一列数据，你需要检查是否存在缺失值。如果存在缺失值，你可以使用一些插补方法来填充缺失值。这里简单介绍两种常见的插补方法：

1. 均值插补。将缺失值填充为该列数据的均值。代码如下：

col_data = data[:, col]
mean = np.mean(col_data[~np.isnan(col_data)])
data[np.isnan(col_data), col] = mean

2. 插值法。使用插值方法来填充缺失值，比如线性插值、样条插值等。这里以线性插值为例，代码如下：

col_data = data[:, col]
indices = np.arange(len(col_data))
interp_func = interp1d(indices[~np.isnan(col_data)], col_data[~np.isnan(col_data)], kind='linear')
data[np.isnan(col_data), col] = interp_func(indices[np.isnan(col_data)])

完成以上步骤后，你就可以对每一列数据进行缺失值插补了。完整的代码如下：

import numpy as np
from scipy.interpolate import interp1d

# 假设数据存储在一个二维数组 data 中

for col in range(data.shape[1]):
    col_data = data[:, col]
    if np.isnan(col_data).any():
        # 如果存在缺失值
        # 使用均值插补
        mean = np.mean(col_data[~np.isnan(col_data)])
        data[np.isnan(col_data), col] = mean
        
        # 或者使用插值法
        # indices = np.arange(len(col_data))
        # interp_func = interp1d(indices[~np.isnan(col_data)], col_data[~np.isnan(col_data)], kind='linear')
        # data[np.isnan(col_data), col] = interp_func(indices[np.isnan(col_data)])