更改代码使其还能完成上面那个任务

如果你想让这段代码适应更多的任务或者更复杂的场景，可以考虑增加一些通用性和灵活性。例如：

1. **输入验证**：添加对输入值的检查，确认它是否在数据范围内，或者是否已经存在于数据集中，避免除零错误或无效的排名计算。

def validate_input(value, data):
    if value < data.min() or value > data.max():
        raise ValueError(f"Value {value} is out of the data range.")
    if value not in data:
        return False
    return True

# 在调用之前检查值的有效性
if validate_input(value, data_column):
    # 继续计算排名...
else:
    print(f"Value {value} not found in the data.")

2. **泛型版本**：如果你有多个列需要计算排名，可以将数据列作为函数参数，使其更具通用性。

def calculate_rank(value, data_column):
    # ...之前的计算部分...

data_columns = df.columns.tolist()
for col_name in data_columns:
    col_data = df[col_name]
    if validate_input(value, col_data):
        rank = calculate_rank(value, col_data)
        print(f"{col_name}: {value:.1f}")

3. **性能优化**：如果数据量非常大，可以考虑使用pandas的分块读取（chunking）功能，减少一次性加载全部数据的压力。

def process_data_in_chunks(df, value):
    for chunk in pd.read_excel(file_path, chunksize=1000):  # 可调整chunksize大小
        chunk_data_column = chunk.iloc[:, 0]
        if validate_input(value, chunk_data_column):
            chunk_rank = calculate_rank(value, chunk_data_column)
            yield chunk_rank

# 然后在主程序里迭代生成器获取每个chunk的排名
for rank in process_data_in_chunks(df, value):
    print(rank)

现在，这段代码可以处理单个值在多个列上的排名，也能处理大型数据集，增加了适应性和可维护性。