读入“data_test04”文件，对其中数据进行数据检验 包括缺失值，异常值，重复值

当你从"data_test04"文件读取数据并想要对其进行初步的数据质量检验时，通常需要关注以下几个方面：

1. **缺失值**：首先，你可以使用pandas库的`isnull()`方法检查数据集中哪些位置有缺失值。`data.isnull().sum()`会返回每列缺失值的数量。

2. **异常值**：对于数值型数据，可以计算一些统计指标如最小值、最大值、四分位数等来识别离群点。例如，可以使用`describe()`方法了解数据分布概况，找出显著偏离平均值或中位数的数据点。

3. **重复值**：使用`duplicated()`方法查找数据集中完全相同的行。默认情况下，这会检查所有列是否都相等。如果有`keep=False`参数，会返回所有的重复值；如果设置为`True`，则只返回第一出现的非重复值。

下面是一个示例：

import pandas as pd

data = pd.read_excel('data_test04.xlsx')

# 检查缺失值
print("缺失值统计：\n", data.isnull().sum())

# 检查异常值（这里仅展示如何计算描述性统计）
print("\n描述性统计：\n", data.describe(include='number'))

# 检查重复值
print("\n重复值：\n", data.duplicated(), "\n")

# 对于安装列（例如column_name），可以用上述方法针对该列单独做检验
column_name_stats = data['column_name'].describe()
outliers = data[(data['column_name'] > column_name_stats['75%']) | (data['column_name'] < column_name_stats['25%'])]
print(f"安装列异常值：{outliers}")

完成这些步骤有助于理解数据集的整体特征及其潜在问题，以便后续进行适当的清理和预处理。