python数据异常值预处理

Python中的数据异常值预处理可以采用多种方法，以下是其中几种常见的方法：

1. 去除异常值：可以通过计算数据的均值和标准差来判断是否存在异常值，然后根据自己的需求选择是否去除。常用的方法有删除或者替换为缺失值。

2. 离群点检测：离群点通常是指与其他数据明显不同的数据点，可以采用一些统计学方法（如箱线图）或者机器学习算法（如孤立森林）来检测离群点，并进行相应的处理。

3. 裁剪数据：可以根据业务需求对数据进行裁剪，例如根据设备的测量范围对数据进行截取或者归一化处理。