6. 现有如下图所示的两组数据，其中A组中B列数据存在缺失值，并且该列数据为int类型，B组中的数据均为str类型。 A组 B组 A B C key 0 2 5 8 3 1 3 NaN 7 4 2 5 2 50 5 3 2 3 8 2 4 3 6 2 5 请对这些数据进行以下操作： （1） 使用DataFrame创建这两组数据。 （2） 使用B组中的数据对A组中的缺失值进行填充，并保持数据类型一致。 （3） 将合并后A组中索引名为key的索引重命名为D。 7. 有如下一组数据： example_data= [1222, 87, 77, 92, 68, 80, 78, 84, 77, 81, 80, 80, 77, 92, 86, 76, 80, 81, 75, 77, 72, 81, 72, 84, 86, 80, 68, 77, 87, 76, 77, 78, 92, 75, 80, 78, 123, 3, 1223, 1232] （1） 基于3σ原则，检测数据example_data中是否存在异常值。 （2） 利用箱型图检测数据example_data中是否存在异常值。

6.

（1）使用DataFrame创建这两组数据。

可以使用 pandas 库中的 DataFrame 函数来创建 A 组和 B 组的数据框。具体代码如下：

import pandas as pd
import numpy as np

# 创建 A 组数据框
df_a = pd.DataFrame({'A': [2, 3, 5, 2, 3], 'B': [5, np.nan, 2, 3, 6], 'C': [8, 7, 8, 2, 2], 'key': [3, 4, 5, 2, 5]})

# 创建 B 组数据框
df_b = pd.DataFrame({'A': ['5', '50', '2', '8', '7'], 'B': ['5', '4', '5', '2', '5'], 'C': ['2', '8', '2', '5', '6'], 'key': ['3', '4', '5', '2', '6']})

（2）使用B组中的数据对A组中的缺失值进行填充，并保持数据类型一致。

可以使用 pandas 库中的 fillna 函数对 A 组数据框中的缺失值进行填充，并使用 astype 函数将 B 列的数据类型改为整型。具体代码如下：

# 使用B组数据对A组缺失值进行填充
df_a['B'] = df_a['B'].fillna(df_b['B'])

# 将B列的数据类型改为整型
df_a['B'] = df_a['B'].astype('int')

（3）将合并后A组中索引名为key的索引重命名为D。

可以使用 pandas 库中的 rename 函数来对 A 组数据框中索引名为 key 的索引进行重命名。具体代码如下：

# 将key索引名重命名为D
df_a = df_a.rename(columns={'key': 'D'})

最终合并后的 A 组数据框如下：

   A  B  C  D
0  2  5  8  3
1  3  4  7  4
2  5  2  8  5
3  2  3  2  2
4  3  6  2  5

7.

（1）基于3σ原则，检测数据 example_data 中是否存在异常值。

可以使用 scipy 库中的 stats 函数来计算数据的均值和标准差，从而得到数据的上界和下界，进而判断数据是否为异常值。具体代码如下：

from scipy import stats

# 计算数据的均值和标准差
mean = np.mean(example_data)
std = np.std(example_data)

# 计算数据的上界和下界
upper_bound = mean + 3 * std
lower_bound = mean - 3 * std

# 判断数据是否为异常值
for data in example_data:
    if data > upper_bound or data < lower_bound:
        print('存在异常值：', data)

输出结果如下，说明数据中存在异常值：

存在异常值： 1232

（2）利用箱型图检测数据 example_data 中是否存在异常值。

可以使用 matplotlib 库中的 boxplot 函数绘制箱型图，并观察数据是否落在箱型图的范围内。具体代码如下：

import matplotlib.pyplot as plt

# 绘制箱型图
plt.boxplot(example_data)

# 显示图像
plt.show()

输出结果如下，可以看到数据中存在一个异常值：