outliers = np.where(np.abs(residuals - mean) > threshold)

这行代码使用NumPy库的`np.where`函数来找到异常值的索引。

首先，`residuals`是一个包含残差值的NumPy数组。然后，通过计算每个残差值与均值之间的绝对差异（即`np.abs(residuals - mean)`），得到一个新的数组。接下来，使用条件判断（即`>`）将绝对差异与阈值进行比较，得到一个布尔数组，其中`True`表示对应位置的值大于阈值，`False`表示小于或等于阈值。

最后，使用`np.where`函数查找布尔数组中为`True`的元素的索引。`np.where`函数返回一个元组，其中第一个元素是满足条件的元素的行索引，第二个元素是满足条件的元素的列索引（在这种情况下为None）。

将这些索引保存在名为`outliers`的变量中，您可以进一步使用它们来标记DataFrame中的异常值或进行其他处理。请注意，这里假设`mean`和`threshold`是预先定义好的变量。