jupyter notebook 异常值处理 ，查找付款金额小于0的数据，提取异常值的索引并删除 ，删除付款金额小于0的数据 ，查看是否删除成功

好的，我知道了。首先，您需要在 Jupyter Notebook 中导入需要的库，如 pandas。然后，您可以按照以下步骤进行异常值处理：

1. 读取数据文件并将其存储为 pandas 数据帧。
2. 使用 loc 函数查找付款金额小于 0 的数据。
3. 提取异常值的索引。
4. 使用 drop 函数删除异常值。
5. 使用 loc 函数验证数据是否已成功删除。

下面是一个示例代码来处理您的问题：

import pandas as pd

# 读取数据文件并将其存储为 pandas 数据帧
df = pd.read_csv('data.csv')

# 使用 loc 函数查找付款金额小于 0 的数据
negative_values = df.loc[df['付款金额'] < 0]

# 提取异常值的索引
indexes_to_drop = negative_values.index

# 使用 drop 函数删除异常值
df.drop(indexes_to_drop, inplace=True)

# 使用 loc 函数验证数据是否已成功删除
result = df.loc[df['付款金额'] < 0]
print(result)

请注意，此代码中的 "data.csv" 是您的数据文件名。如果您的文件名不同，请相应地更改它。另外，您可能需要更改 "付款金额" 列的名称以匹配您的数据文件。

相关问题

jupyter异常值处理 ,查找付款金额小于0的数据

在Jupyter Notebook中，你可以使用pandas库来处理异常值。假设你需要查找付款金额小于0的数据，可以按照以下步骤进行操作：

import pandas as pd

# 读取csv文件
df = pd.read_csv('data.csv')

# 查找付款金额小于0的数据
negative_payments = df[df['付款金额'] < 0]

# 打印异常数据
print(negative_payments)

在上述代码中，我们使用了pandas库中的`df[df['列名'] < 值]`语法来查找付款金额小于0的数据。最终，我们将异常数据保存在了变量`negative_payments`中，并使用`print()`函数打印出来。

如果你想要删除这些异常数据，可以使用`df.drop()`方法进行删除。例如：

# 删除付款金额小于0的数据
df = df.drop(df[df['付款金额'] < 0].index)

# 检查是否删除成功
print(df[df['付款金额'] < 0])

在上述代码中，我们使用了`df[df['列名'] < 值].index`语法来获取付款金额小于0的数据的索引，并将其传递给了`df.drop()`方法。通过这种方式，我们成功删除了异常数据。最后，我们再次使用`print()`函数检查是否删除成功。

jupyter提取异常值的索引并删除

在Jupyter Notebook中，你可以使用pandas库来提取异常值的索引并删除。假设你要删除付款金额小于0的数据，可以按照以下步骤进行操作：

import pandas as pd

# 读取csv文件
df = pd.read_csv('data.csv')

# 提取付款金额小于0的数据的索引
negative_payments_index = df[df['付款金额'] < 0].index

# 删除付款金额小于0的数据
df = df.drop(negative_payments_index)

# 检查是否删除成功
print(df[df['付款金额'] < 0])

在上述代码中，我们首先使用了pandas库中的`df[df['列名'] < 值].index`语法来获取付款金额小于0的数据的索引，并将其保存在了变量`negative_payments_index`中。接下来，我们使用了`df.drop()`方法来删除这些异常数据，并将删除后的DataFrame保存在了变量`df`中。最后，我们使用`print()`函数检查是否删除成功。

需要注意的是，`.drop()`方法默认会返回一个新的DataFrame，如果你想要直接修改原始DataFrame，可以使用`inplace=True`参数。例如：

# 直接修改原始DataFrame
df.drop(negative_payments_index, inplace=True)

# 检查是否删除成功
print(df[df['付款金额'] < 0])

在上述代码中，我们将`inplace=True`参数传递给了`df.drop()`方法，这样就可以直接修改原始DataFrame，而无需将其保存在一个新变量中。