写一个使用robust方法求dataframe的异常值的python代码

以下是使用robust方法求dataframe的异常值的Python代码：

import pandas as pd
from sklearn.covariance import EllipticEnvelope

# 创建一个DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10],
                   'B': [2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18, 20],
                   'C': [3, 6, 9, 12, 15, 18, 21, 24, 27, 30]})

# 使用EllipticEnvelope方法检测异常值
outlier_detector = EllipticEnvelope(contamination=0.1)
outlier_detector.fit(df)
outliers = outlier_detector.predict(df)

# 输出异常值
print(df[outliers == -1])

该代码使用了sklearn库中的EllipticEnvelope方法来检测DataFrame中的异常值。其中，contamination参数表示异常值的比例，这里设置为0.1。最后，输出了所有的异常值。