python找出 dataframe的某一列的 离群点（过大的数），并删除

您好！感谢您使用ChitGPT进行咨询。对于您的问题，我可以为您提供以下的解决方案：

1. 首先，可以使用pandas库中的describe()方法，获取数据集中该列的统计信息，包括均值、标准差、最小值、最大值和四分位数等，从而初步判断离群点的范围。

2. 计算离群点的阈值，可以使用箱线图法，即将该列的数据按从小到大排序，然后计算出上四分位数(Q3)和下四分位数(Q1)，得到四分位距(IQR)，进而计算出内限(Lower Bound = Q1 - 1.5 * IQR，Upper Bound= Q3 + 1.5 * IQR) 和外限(Lower Bound = Q1 - 3 * IQR，Upper Bound= Q3 + 3 * IQR)。

3. 利用上述的阈值，可以筛选出该列中的离群点，进而删除掉这些数据。可以使用pandas库中的drop()方法，铺设筛选条件进行删除。

总体的代码如下：

import pandas as pd 
df = pd.read_csv("data.csv") # 读取数据集
column_name = "column1" # 假设要操作的列名为column1
describe_info = df[column_name].describe() # 获取该列的统计信息 
q1 = describe_info["25%"] # 下四分位数
q3 = describe_info["75%"] # 上四分位数
iqr = q3 - q1 # 四分位距
inner_lower_bound = q1 - 1.5 * iqr # 内限下界
inner_upper_bound = q3 + 1.5 * iqr # 内限上界
outer_lower_bound = q1 - 3 * iqr # 外限下界
outer_upper_bound = q3 + 3 * iqr # 外限上界
outlier_index = df[(df[column_name] < inner_lower_bound) | (df[column_name] > inner_upper_bound)].index # 筛选出离群点的索引
df.drop(outlier_index, inplace=True) # 删除离群点数据

希望这个解决方案能够帮到您。如果您有其他问题或者需要进一步帮助，请随时向我提问。