d1=raw_taxis['trip_distance'] pd.cut(d1,[0，3，19，29，36],labels=['短程','近程','中程','远程'])。这段代码有什么问题

这段代码有两个问题：

在 pd.cut 函数中，分割点应该是一个列表，而不是多个参数，因此应该将 [0, 3, 19, 29, 36] 改为 (0, 3, 19, 29, 36)。

标签中的第一个标签应该是 '0-3' 或者 '0-3km' 这样更能表达区间的意义，而不是 '短程'。同样地，其他标签也应该更加准确地表达区间的意义。

因此，正确的代码应该是：
d1 = raw_taxis['trip_distance']
pd.cut(d1, (0, 3, 19, 29, 36), labels=['0-3km', '3-19km', '19-29km', '29-36km'])

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d1=raw_taxis['trip_distance'] pd.cut(d1, ['0', '5', '15', '26','37'], labels=['短程', '近程', '中程', '远程'])这段代码为什么会出现NAN值

这段代码会出现 NaN 值的原因是因为 pd.cut() 函数中的切分区间 ['0', '5', '15', '26','37'] 中没有包含原始数据 d1 中的某些数值，这些数值就会被标记为 NaN。例如，如果 d1 中存在一个值为 40，那么它就会被标记为 NaN，因为在 ['0', '5', '15', '26','37'] 中没有包含大于 37 的数值。为避免出现 NaN 值，可以将切分区间设置得更大一些，例如 ['0', '10', '20', '30', '40']，或者将 pd.cut() 函数中的参数设置为 include_lowest=True，以确保最小值也被包含在切分区间中，例如 pd.cut(d1, bins=[0, 5, 15, 26, 37], include_lowest=True, labels=['短程', '近程', '中程', '远程'])。

删除“raw_taxis.csv”数据集中total_amount>150的异常值

可以使用 Pandas 库来读取和处理 CSV 文件。你可以使用以下代码来读取“raw_taxis.csv”文件：
import pandas as pd

df = pd.read_csv('raw_taxis.csv')

然后，你可以使用以下代码来删除 total_amount 大于 150 的异常值：
df = df[df['total_amount'] <= 150]

这将创建一个新的 DataFrame，其中只包含 total_amount 小于或等于 150 的行。如果你想在原始 DataFrame 中进行更改，可以使用 inplace 参数：
df.drop(df[df['total_amount'] > 150].index, inplace=True)

这将在原始 DataFrame 中删除所有 total_amount 大于 150 的行。