name 'df_zscore' is not defined

您好！关于您提到的 df_zscore 函数未定义的问题，可能有以下几种原因：

1. 您可能忘记导入包或模块，其中包含了定义 df_zscore 函数的代码。请确保您在使用该函数之前已经正确导入了相应的包或模块。

2. 您可能在函数定义之前尝试调用了 df_zscore 函数。请确保在调用函数之前，函数已经被正确定义。

3. 您可能打错了函数名。请检查函数名是否正确拼写，并确保大小写匹配。

如果问题还未解决，请提供更多的上下文信息，以便我能够更好地帮助您解决问题。

相关问题

代码解释：new_df = df[df_zscore['casual'] == False]

这行代码是在DataFrame中根据条件筛选数据。具体来说，假设有一个DataFrame叫做df，另外有一个名为df_zscore的Series，其中包含了df中某一列的z-score值。这行代码的作用是选取df中在df_zscore列上的z-score值不为True的行，并将其赋值给一个新的DataFrame，命名为new_df。其中，df_zscore['casual'] == False是筛选条件，表示只选取df中casual列上z-score值为False的行。

#对异常值进行检测——3σ #加载数据集(股票因子截面数据) data = pd.read_csv('3.3用到的SecA_factor_data.csv',index_col=0) # 请务必放在同一个工作环境中 # 拷贝数据集(避免改变影响原数据导致再次导入) import copy data_copy = copy.deepcopy(data.drop(['code'],axis = 1)) #deepcopy可以复制表，因为变量赋值其实是变量名指向实体对象，有时候我们不想改变实体对象，就想把他复制一份，deepcopy即可完全复制 # 编写法一： neg_list = data_copy.columns #当数值超出这个距离，可以认为它是异常值 for item in neg_list: data_copy[item + '_zscore'] = (data_copy[item] - data_copy[item].mean()) / data_copy[item].std() # 标准化 z_abnormal = abs(data_copy[item + '_zscore']) > 3 print(item + '中异常值个数：' + str(z_abnormal.sum()))。以上是一段代码，请你改写，实现相同功能

当然，以下是使用3σ法对异常值进行检测的代码示例：

import pandas as pd
import numpy as np

# 加载数据集(股票因子截面数据)
data = pd.read_csv('3.3用到的SecA_factor_data.csv', index_col=0)

# 拷贝数据集(避免改变影响原数据导致再次导入)
data_copy = data.drop(['code'], axis=1).copy()

# 对每列数据进行标准化并计算zscore
for item in data_copy.columns:
    data_copy[item + '_zscore'] = (data_copy[item] - data_copy[item].mean()) / data_copy[item].std()

# 对每列数据进行异常值检测
for item in data_copy.columns:
    z_abnormal = abs(data_copy[item + '_zscore']) > 3
    print(item + '中异常值个数：' + str(z_abnormal.sum()))

这段代码与您给出的代码功能相同，使用了Pandas库和Numpy库。在标准化数据后，使用3σ法进行异常值检测，如果某个元素的标准分数大于3或小于-3，则认为该元素为异常值。最后输出每列数据中异常值的个数。