用python写一个从Excel读取数据，并对数据的每一列分别使用格拉布斯法则剔除异常值的程序

好的，我可以为您提供代码，以下是一个示例程序：

import pandas as pd
from scipy.stats import t
import numpy as np

def remove_outliers(data):
    """
    使用格拉布斯法则剔除异常值
    :param data: 输入数据
    :return: 去除异常值后的数据
    """
    array = np.array(data)
    n = len(array)
    mean = np.mean(array)
    std = np.std(array, ddof=1)
    G = np.abs(array - mean) / std
    p = 0.95  # 假设置信度为0.95
    t_value = t.ppf(p, n - 2)  # t分布的两侧临界值
    idx = np.argmax(G) if np.max(G) > t_value else -1  # 找到需要剔除的数据索引
    while idx != -1:
        array = np.delete(array, idx)
        n = len(array)
        mean = np.mean(array)
        std = np.std(array, ddof=1)
        G = np.abs(array - mean) / std
        t_value = t.ppf(p, n - 2)
        idx = np.argmax(G) if np.max(G) > t_value else -1
    return array

# 读取数据
df = pd.read_excel('data.xlsx')

# 对每一列进行异常值处理
for col in df.columns:
    df[col] = remove_outliers(df[col])

# 输出处理后的结果
print(df)

您可以将`data.xlsx`替换为自己的Excel文件路径，运行即可得到处理后的数据。注意，在这个程序中，如果没有异常值要剔除，函数返回原始数据。