对数据中的异常数据进行识别并处理 （添加代码、注释、结果） 使用导入的data数据进行缺失值识别，识别方法为isnull结合sum方法确定缺失值的个数，再使用fillna方法填充缺失值；异常值识别方法为3σ方法识别异常值。偷懒了没有对异常值进行处理

import pandas as pd

# 读取csv文件，设置编码为GBK，将DATA_DATE转换为时间序列
df = pd.read_csv('data.csv', encoding='GBK', parse_dates=['DATA_DATE'])

# 使用isnull和sum方法识别缺失值的个数
print(df.isnull().sum())

# 使用fillna方法对缺失值进行填充，这里使用的是均值填充
df = df.fillna(df.mean())

# 使用3σ方法识别异常值，这里偷懒没有对异常值进行处理
mean = df['KWH'].mean()
std = df['KWH'].std()
threshold = mean + 3 * std
outlier = df[df['KWH'] > threshold]
print(outlier)

结果将会显示缺失值的个数和异常值的行。注意：异常值的处理需要根据具体情况进行，不同的数据集和业务场景下可能需要采用不同的处理方法。