jupyter notebook怎么处理异常值

处理异常值的方法有很多种，以下是一些常见的方法：

1. 删除异常值：将异常值从数据集中删除，但这可能会导致数据量减少，影响模型的准确性。
2. 替换异常值：将异常值替换为其他值，如平均值、中位数、众数等。
3. 分箱处理：将数据分成多个区间，将异常值分配到相邻的区间中。
4. 离群点检测：使用统计学方法或机器学习算法检测离群点，并进行处理。

在jupyter notebook中，可以使用pandas库来处理异常值。例如，可以使用以下代码将数据集中大于3倍标准差的值替换为平均值：

import pandas as pd

# 读取数据集
df = pd.read_csv('data.csv')

# 计算标准差和均值
std = df['column_name'].std()
mean = df['column_name'].mean()

# 将大于3倍标准差的值替换为平均值
df.loc[df['column_name'] > 3*std, 'column_name'] = mean