【Python数据分析基础】: 异常值检测和处理

异常值（outlier）是指数据集中的某些值与其他值相比显著不同，可能是由于测量误差、数据录入错误或者真实世界中的极端情况引起的。异常值的存在会影响数据分析的准确性和可信度，因此需要进行异常值检测和处理。

常用的异常值检测方法包括：

1. 基于统计学的方法，如箱线图（box plot）、Z-score等。

2. 基于机器学习的方法，如聚类、分类、回归等。

处理异常值的方法包括：

1. 删除异常值，但需要慎重考虑，因为可能会丢失有用信息。

2. 替换异常值，如用平均值、中位数、众数等来代替异常值。

3. 将异常值视为缺失值，进一步进行缺失值处理。

在 Python 中，可以使用 pandas、numpy等库来进行异常值检测和处理。例如，pandas库中的describe()函数可以计算数据集的基本统计量，包括均值、标准差、最小值、最大值、中位数、四分位数等，可以用来判断是否存在异常值。另外，pandas库中的drop()函数和fillna()函数可以分别用于删除异常值和替换异常值。