如何更改该代码使其能过滤非数值类和含异常值的数据类型

这段代码想要过滤的是非数值类数据（即不是数值型的列）以及包含缺失值（异常值的一种）的列。如果你想进一步改进，可以这样做：

1. **读取数据并检查数据类型**：
使用`pd.read_csv()`读取数据，然后使用`.dtypes`属性检查每一列的数据类型。

import pandas as pd

data_path = './step/train.csv'
data = pd.read_csv(data_path)

# 检查数据类型
numeric_cols = data.select_dtypes(include='number').columns
non_numeric_cols = data.columns.drop(numeric_cols)

2. **合并数值和非数值列**：
然后你可以将需要检查的列集合合并，例如只考虑含有数字类型的列。

all_columns = numeric_cols.tolist() + non_numeric_cols.tolist()

3. **过滤异常值（缺失值）**：
对于所有列（包括数值和非数值），使用`.dropna()`函数去除包含缺失值的行。如果只想删除含有异常值的特定列，可以传入`subset`参数。

filtered_data = data.dropna(subset=numeric_cols)

4. **更新`predictors`变量**：
如果你需要`predictors`变量，记得用`filtered_data`替换之前的`data`。

如果你想要同时过滤非数值列和异常值，那么筛选条件就是那些既不是数值又包含异常值的列。上面的代码已经包含了这个过程。