pandas怎么删除异常值

在pandas中，可以使用drop_duplicates()方法来删除重复的记录，但是它并不适用于删除异常值。要删除异常值，可以使用以下方法：

1. 使用条件筛选：根据某个条件筛选出异常值所在的行，并使用drop()方法删除这些行。

# 假设异常值大于100
df = df[df['column_name'] > 100]

2. 使用标准差：计算数据的标准差，然后根据标准差的倍数来判断异常值，并使用drop()方法删除这些行。

# 假设异常值是标准差的3倍
mean = df['column_name'].mean()
std = df['column_name'].std()
df = df[df['column_name'] < mean + 3 * std]

3. 使用箱线图：绘制箱线图来可视化数据的分布情况，根据箱线图中的异常值范围来删除异常值。

import seaborn as sns
sns.boxplot(x=df['column_name'])

以上是三种常用的方法来删除pandas中的异常值。根据具体情况选择合适的方法进行处理。