筛选并删除csv文件中text_acc列和update_acc列以及similarity列中的异常值

要筛选并删除csv文件中的异常值，可以按照以下步骤进行操作：

1. 导入必要的包和库：

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

2. 读取csv文件：

df = pd.read_csv('your_file.csv')

3. 筛选出需要处理的列：

cols_to_filter = ['text_acc', 'update_acc', 'similarity']

4. 定义一个函数，用于检测和删除异常值：

def remove_outliers(df, col):
    z_scores = stats.zscore(df[col])
    abs_z_scores = np.abs(z_scores)
    filtered_entries = (abs_z_scores < 3)
    return df[filtered_entries]

这个函数使用z-score方法检测异常值，并将绝对值大于3的值筛选出来，最后返回一个不包含异常值的DataFrame对象。

5. 对每一列分别调用remove_outliers函数来删除异常值：

for col in cols_to_filter:
    df = remove_outliers(df, col)

6. 将处理后的数据保存到文件中：

df.to_csv('filtered_file.csv', index=False)

这个过程会将处理后的数据保存到一个新的csv文件中，原始文件不会受到影响。

最终的代码如下所示：

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

df = pd.read_csv('your_file.csv')
cols_to_filter = ['text_acc', 'update_acc', 'similarity']

def remove_outliers(df, col):
    z_scores = stats.zscore(df[col])
    abs_z_scores = np.abs(z_scores)
    filtered_entries = (abs_z_scores < 3)
    return df[filtered_entries]

for col in cols_to_filter:
    df = remove_outliers(df, col)

df.to_csv('filtered_file.csv', index=False)