pandas删除超限异常值

要删除超限异常值，可以使用 Pandas 的条件筛选功能。以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建示例数据
data = {
    'value': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10],
    'category': ['A', 'A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'C', 'C', 'C']
}
df = pd.DataFrame(data)

# 定义上下限阈值
lower_limit = 2
upper_limit = 8

# 使用条件筛选删除超限异常值
df_filtered = df[(df['value'] >= lower_limit) & (df['value'] <= upper_limit)]

print(df_filtered)

在上述代码中，首先创建了一个包含数值和类别的示例数据框（DataFrame）。然后，定义了上下限阈值。最后，使用条件筛选功能，将数值列（'value'）在指定的阈值范围之外的行删除，并将结果保存到新的数据框（df_filtered）中。

请根据自己的数据和要求修改相应的代码。

相关问题

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。

pandas删除异常值

要删除Pandas中的异常值，可以使用以下方法：

1. 使用条件过滤方法：使用boolean indexing或where()方法过滤掉异常值。

例如，如果要删除Series中小于0或大于100的值，可以使用以下代码：

import pandas as pd

s = pd.Series([23, 45, -12, 67, 100, 101, 34, -56])
s = s[(s >= 0) & (s <= 100)]
print(s)

2. 使用drop()方法：使用drop()方法删除包含异常值的行或列。

例如，如果要删除DataFrame中包含NaN或无限值的行，可以使用以下代码：

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, np.nan, 4], 'B': [5, 6, 7, np.inf]})
df = df.dropna()
print(df)

这将删除包含NaN或无限值的行。

注意：在删除异常值之前，请确保您已经仔细检查了数据，并确定哪些值是异常值。