jupyter怎么发现异常值

在Jupyter中，可以使用以下方法发现异常值：

1. 统计描述：使用Pandas的describe()函数来查看数据的统计描述信息，如平均值、标准差、最大值、最小值等。通过观察这些统计量，可以初步判断数据是否存在异常值。

2. 直方图：使用Matplotlib绘制直方图，查看数据的分布情况。如果数据分布不均匀或存在离群点，则可能存在异常值。

3. 箱线图：使用Seaborn绘制箱线图，可以查看数据的分布情况和离群值。箱线图显示数据的中位数、四分位数和上下界，如果数据点超出上下界，则被认为是异常值。

4. Z-score检测：使用Scipy的zscore()函数计算数据的Z分数，即标准偏差的倍数。如果Z分数大于3或小于-3，则可以将数据点视为异常值。

5. 离群值检测算法：使用一些常见的离群值检测算法，如LOF（局部异常因子）、Isolation Forest（孤立森林）等。这些算法可以自动检测出数据中的异常值，并给出异常值的得分或权重。

需要注意的是，异常值的定义和判断标准可能因数据集和应用场景而异，因此需要根据具体情况进行判断和处理。