请写出这几种方法得python代码

好的，下面是这几种方法的 Python 代码实现：

1. 使用条件过滤

import pandas as pd

# 创建一个示例 DataFrame
data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5], 'B': [10, 20, 30, 40, 50], 'C': [100, 200, 300, 400, 500]}
df = pd.DataFrame(data)

# 筛选出所有大于 3 的数据，并删除或替换
df = df[df['A'] <= 3]

2. 使用统计学方法

import pandas as pd
import numpy as np

# 创建一个示例 DataFrame
data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5], 'B': [10, 20, 30, 40, 50], 'C': [100, 200, 300, 400, 500]}
df = pd.DataFrame(data)

# 计算 Z 分数并删除或替换超过阈值的数据
z_scores = np.abs((df - df.mean()) / df.std())
df = df[(z_scores < 3).all(axis=1)]

3. 使用箱线图

import pandas as pd
import seaborn as sns

# 创建一个示例 DataFrame
data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5], 'B': [10, 20, 30, 40, 50], 'C': [100, 200, 300, 400, 500]}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用 seaborn 绘制箱线图并删除或替换异常值
sns.boxplot(data=df)
q1 = df.quantile(0.25)
q3 = df.quantile(0.75)
iqr = q3 - q1
df = df[~((df < (q1 - 1.5 * iqr)) | (df > (q3 + 1.5 * iqr))).any(axis=1)]

4. 使用聚类方法

import pandas as pd
from sklearn.cluster import KMeans

# 创建一个示例 DataFrame
data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5], 'B': [10, 20, 30, 40, 50], 'C': [100, 200, 300, 400, 500]}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用 KMeans 聚类方法并删除或替换异常值
kmeans = KMeans(n_clusters=2).fit(df)
labels = kmeans.labels_
centers = kmeans.cluster_centers_
distances = [np.linalg.norm(x - centers[labels[i]]) for i, x in enumerate(df.values)]
df = df[distances < np.percentile(distances, 99)]

以上方法仅供参考，实际应用中需要根据具体数据情况和实际需求选择合适的方法。