代码实现用箱型图法去除dataframe异常值并用均值填充缺失值

好的，请稍等片刻，我会为您搜索和整理相关的代码实现。以下是Python代码实现用箱型图法去除DataFrame异常值并用均值填充缺失值：

import pandas as pd
import numpy as np

def remove_outliers(df):
    Q1 = df.quantile(0.25)
    Q3 = df.quantile(0.75)
    IQR = Q3 - Q1
    low = Q1 - 1.5 * IQR
    high = Q3 + 1.5 * IQR
    df = df[(df > low) & (df < high)]
    return df

def fill_missing(df):
    df.fillna(df.mean(), inplace=True)
    return df

# example usage
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5], 'B': [-10, 20, 30, 40, 50], 'C': [1, np.NaN, 3, np.NaN, 5]})
print(df)

# remove outliers
df = df.apply(remove_outliers)
print(df)

# fill missing values
df = df.apply(fill_missing)
print(df)

其中，remove_outliers()函数会对DataFrame中每一列的异常值进行去除，通过计算Q1，Q3，以及IQR（四分位距）来确定数据分布的边界，将低于Q1-1.5*IQR或者高于Q3+1.5*IQR的数据视为异常值。fill_missing()函数则会填充缺失值，使用每列的均值来代替缺失值。

希望这能够帮助您解决问题！