dataframe去极值

你可以使用以下方法来对DataFrame进行去极值处理：

1. 根据指定的方法计算异常值的阈值，例如使用3σ法则（三倍标准差）或箱线图等。
2. 使用计算得到的阈值，将超过阈值的数值替换为边界值，例如将超过上限阈值的数值替换为上限，将低于下限阈值的数值替换为下限。
3. 或者你也可以选择删除异常值所在的行。

以下是一个示例代码，演示如何使用3σ法则对DataFrame进行去极值处理：

import numpy as np
import pandas as pd

# 创建一个示例DataFrame
data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5, 100],
        'B': [10, 20, 30, 40, 50, 200]}
df = pd.DataFrame(data)

# 计算每列数据的均值和标准差
mean = df.mean()
std = df.std()

# 计算上限和下限阈值
threshold = 3 * std

# 将超过阈值的数值替换为边界值
df[df > (mean + threshold)] = mean + threshold
df[df < (mean - threshold)] = mean - threshold

# 打印处理后的DataFrame
print(df)

在这个例子中，我们首先计算了每列数据的均值和标准差。然后，根据3σ法则，计算了上限和下限的阈值。最后，使用DataFrame的索引功能将超过阈值的数值替换为边界值。

这只是一个简单的示例，你可以根据你的具体需求和数据情况来选择合适的方法和阈值。