编写python处理缺失值与异常值代码

处理缺失值：

在Python中，可以使用pandas库来处理缺失值。以下是一些常用的方法：

1. 检测缺失值

import pandas as pd

# 创建数据帧
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, None, 4],
                   'B': [5, None, 7, 8]})

# 检测缺失值
print(df.isnull())

2. 删除缺失值

# 删除包含缺失值的行
df.dropna(inplace=True)

# 删除包含缺失值的列
df.dropna(axis=1, inplace=True)

3. 填充缺失值

# 使用均值填充缺失值
df.fillna(df.mean(), inplace=True)

# 使用指定值填充缺失值
df.fillna(0, inplace=True)

处理异常值：

异常值处理通常需要根据具体数据和领域知识进行选择和实现。以下是一些常见的方法：

1. 基于标准差进行过滤

import numpy as np

# 创建数据
data = np.array([1, 2, 3, 100, 5, 6, 200])

# 计算均值和标准差
mean = np.mean(data)
std = np.std(data)

# 计算数据点与均值之间的距离
distance = np.abs(data - mean)

# 标准差过滤阈值
threshold = 3

# 标记异常值
result = distance > threshold * std

2. 箱线图方法

import seaborn as sns

# 创建数据帧
df = sns.load_dataset('iris')

# 绘制箱线图
sns.boxplot(x='species', y='sepal_length', data=df)

# 根据箱线图筛选异常值
Q1 = df['sepal_length'].quantile(0.25)
Q3 = df['sepal_length'].quantile(0.75)
IQR = Q3 - Q1
lower_bound = Q1 - 1.5 * IQR
upper_bound = Q3 + 1.5 * IQR
outliers = df[(df['sepal_length'] < lower_bound) | (df['sepal_length'] > upper_bound)]

3. 使用机器学习算法检测异常值

使用聚类、离群值检测、异常检测等机器学习算法可以有效地检测异常值。例如，使用Isolation Forest或Local Outlier Factor算法可以检测异常值。