Jupyter Untitled 1.现有一份保存了1000个值的number.xlsx文件，使用Excel工具打开后，检测是否有缺失值，如果有，使用平均值或向前向后填充或线性插值法填充。 2. 使用3delta原则检测数据中是否有异常值，若有异常值，则删除异常值。

在Jupyter Notebook中处理这样的任务通常需要通过pandas库来完成。以下是步骤的详细介绍：

1. **读取Excel文件并检查缺失值**:
- 首先，你需要安装`pandas`和`openpyxl`库，如果尚未安装，可以运行 `!pip install pandas openpyxl`。
- 然后，使用`pandas.read_excel()`函数加载文件：

     import pandas as pd
     df = pd.read_excel('number.xlsx')

- 检查缺失值，你可以使用`.isnull()`方法，它会返回一个布尔数组表示每个元素是否为NaN：

     missing_values = df.isnull().sum()

- 对于缺失值的填充，你可以选择不同策略：
- 平均值填充：`df.fillna(df.mean(), inplace=True)`
- 向前或向后填充：`df.fillna(method='ffill' 或 'bfill', inplace=True)`，其中`ffill`代表向前填充，`bfill`代表向后填充。
- 线性插值（适用于连续数据）：`df.interpolate(inplace=True)`

2. **使用3delta原则检测异常值**:
- 这个原则通常用于计算离群点，例如，找出超过三倍标准差之外的数据点。首先计算每列的标准差（std）和平均值（mean）：

     std_dev = df.std()
     mean = df.mean()

- 然后应用3delta原则：

     threshold = 3 * std_dev
     outliers = df[(df < mean - threshold) | (df > mean + threshold)]

- 删除异常值，可以使用`drop`方法：

     df_cleaned = df[~df.isin(outliers)]

- 注意这里假设异常值已经确定为以上条件下的极端值。

记得在实际操作之前备份原始数据，以防误操作，并根据具体需求调整上述代码。如果你对某些步骤有疑问，可以告诉我，我会提供更详细的帮助。