pandas自动指定列的异常值，并填补

对于pandas数据框中的异常值，可以使用以下步骤进行自动指定并填补：

1. 首先，使用 describe() 方法查看每列数据的统计信息，比如最大值、最小值、中位数等。

2. 接下来，使用箱线图或直方图等图形工具可视化数据，以便更好地理解数据的分布情况。

3. 确定数据中的异常值阈值。可以根据数据的分布情况选择 Z 分数或者箱线图来判断异常值的阈值。

4. 使用 loc() 方法选择数据框中的异常值，并使用 fillna() 方法填补缺失值。对于填补方法，可以选择均值、中位数等。

下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 读取数据
df = pd.read_csv('data.csv')

# 查看每列数据的统计信息
print(df.describe())

# 可视化数据
df.hist()

# 确定异常值阈值
threshold = 3
mean = df['col'].mean()
std = df['col'].std()
outlier = mean + threshold * std

# 选择异常值并填补缺失值
df.loc[df['col'] > outlier, 'col'] = pd.np.nan
df['col'].fillna(mean, inplace=True)

在上面的代码中，我们使用了 describe() 方法查看每列数据的统计信息，然后使用 hist() 方法可视化数据。接着，我们使用 Z 分数方法确定异常值阈值，并使用 loc() 方法选择异常值并填补缺失值。最后，我们使用 fillna() 方法填补缺失值，这里选择了均值填补方法。