u = data['KWH'].mean() o = data['KWH'].std() three_uo = data['KWH'].apply(lambda x: x > u + 3 * o or x < u - 3 * o) result1 = data.loc[three_uo, 'KWH'] 解释一下这段代码

这段代码的作用是首先计算data数据集中列名为'KWH'的数值型变量的平均值(u)和标准差(o)，然后使用lambda函数判断哪些'KWH'的值超过了平均值加上3倍标准差或者低于平均值减去3倍标准差(three_uo)，并将这些异常值所在的行提取出来(result1)。

具体解释如下：

- `data['KWH']`：表示选择data数据集中列名为'KWH'的数据。
- `data['KWH'].mean()`：表示计算data数据集中列名为'KWH'的数据的平均值，并赋值给变量u。
- `data['KWH'].std()`：表示计算data数据集中列名为'KWH'的数据的标准差，并赋值给变量o。
- `lambda x: x > u + 3 * o or x < u - 3 * o`：表示定义一个匿名函数，对于传入的参数x，判断x是否超过了平均值加上3倍标准差或者低于平均值减去3倍标准差。如果是，则返回True，否则返回False。
- `data['KWH'].apply(lambda x: x > u + 3 * o or x < u - 3 * o)`：表示对于data数据集中列名为'KWH'的每一个数值型变量进行lambda函数的应用，并将结果存储在three_uo中。
- `data.loc[three_uo, 'KWH']`：表示根据three_uo中的True和False值对data数据集中列名为'KWH'的数据进行行筛选，只保留那些在three_uo中值为True的行，并将结果存储在result1中。