基于实训 1合并后的数据，经观察发现在年龄特征中存在异常值( 年龄数值为小数如 1.8)，为了避免异常值数据对分析结果造成不良影响，需要对异常值进行处理。(1)获取年龄特征。 (2)利用 for 循环获取龄特征中的数值，并用 if-else 语句判断年龄数值是否常值。 (3)若年龄数值为异常值，则删除异常值。(1)获取年龄特征。 (2)利用 for 循环获取龄特征中的数值，并用 if-else 语句判断年龄数值是否常值。 (3)若年龄数值为异常值，则删除异常值。

好的，您的问题是如何处理年龄特征中的异常值？我的回答如下：

首先，获取年龄特征，可以使用 Pandas 库中的 read_csv() 函数读取合并后的数据文件，并使用 iloc[] 函数获取年龄特征所在的列。代码如下：

import pandas as pd

# 读取数据文件
data = pd.read_csv('merged_data.csv')

# 获取年龄特征所在的列
age = data.iloc[:, 2]

接下来，利用 for 循环获取年龄特征中的数值，并用 if-else 语句判断年龄数值是否常值。如果年龄数值为异常值，则删除异常值。代码如下：

# 处理异常值
for i in range(len(age)):
    if age[i] < 0 or age[i] > 120:
        age[i] = None
    elif age[i] % 1 != 0:
        age[i] = None

# 删除异常值
age.dropna(inplace=True)

上述代码中，我们使用 for 循环遍历年龄特征中的每个数值，使用 if-else 语句判断数值是否常值。如果数值小于 0 或大于 120，或者数值不是整数，就将该数值设为 None。最后，使用 dropna() 函数删除所有 None 值，也就是删除所有异常值。

希望我的回答能够帮到您！