jupyter提取异常值的索引并删除

在Jupyter Notebook中，你可以使用pandas库来提取异常值的索引并删除。假设你要删除付款金额小于0的数据，可以按照以下步骤进行操作：

import pandas as pd

# 读取csv文件
df = pd.read_csv('data.csv')

# 提取付款金额小于0的数据的索引
negative_payments_index = df[df['付款金额'] < 0].index

# 删除付款金额小于0的数据
df = df.drop(negative_payments_index)

# 检查是否删除成功
print(df[df['付款金额'] < 0])

在上述代码中，我们首先使用了pandas库中的`df[df['列名'] < 值].index`语法来获取付款金额小于0的数据的索引，并将其保存在了变量`negative_payments_index`中。接下来，我们使用了`df.drop()`方法来删除这些异常数据，并将删除后的DataFrame保存在了变量`df`中。最后，我们使用`print()`函数检查是否删除成功。

需要注意的是，`.drop()`方法默认会返回一个新的DataFrame，如果你想要直接修改原始DataFrame，可以使用`inplace=True`参数。例如：

# 直接修改原始DataFrame
df.drop(negative_payments_index, inplace=True)

# 检查是否删除成功
print(df[df['付款金额'] < 0])

在上述代码中，我们将`inplace=True`参数传递给了`df.drop()`方法，这样就可以直接修改原始DataFrame，而无需将其保存在一个新变量中。