Python怎么将Excel中某一列用箱线图将异常值转化为缺失值后用样条插值法的代码

以下是Python用箱线图将Excel中某一列异常值转化为缺失值，并使用样条插值法进行数据处理的示例代码：

import pandas as pd
import numpy as np
from scipy.interpolate import interp1d

# 读取Excel文件
data = pd.read_excel('example.xlsx')

# 选取需要处理的列
col = 'score'
values = np.array(data[col])

# 统计该列数据的四分位数、箱线图上下限
q1, q3 = np.percentile(values, [25, 75])
iqr = q3 - q1
lower_limit = q1 - 1.5 * iqr
upper_limit = q3 + 1.5 * iqr

# 将超出上下限的数据设置为缺失值
values[values < lower_limit] = np.nan
values[values > upper_limit] = np.nan

# 进行样条插值处理
x = np.arange(len(values))
y = values[~np.isnan(values)]
f = interp1d(x[~np.isnan(values)], y, kind='cubic')
values_inter = f(x)

# 将处理后的数据替换原数据
data[col] = values_inter

以上代码通过利用Pandas读取Excel文件，选择需要处理的列，进行箱线图异常值检测，将超出上下限的数据设置为缺失值，最后进行样条插值来填补缺失值，实现了Excel数据的异常值处理和样条插值的数据处理。