删除“raw_taxis.csv”数据集中total_amount>150的异常值

可以使用 Pandas 库来读取和处理 CSV 文件。你可以使用以下代码来读取“raw_taxis.csv”文件：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('raw_taxis.csv')

然后，你可以使用以下代码来删除 total_amount 大于 150 的异常值：

df = df[df['total_amount'] <= 150]

这将创建一个新的 DataFrame，其中只包含 total_amount 小于或等于 150 的行。如果你想在原始 DataFrame 中进行更改，可以使用 inplace 参数：

df.drop(df[df['total_amount'] > 150].index, inplace=True)

这将在原始 DataFrame 中删除所有 total_amount 大于 150 的行。

相关问题

table4 = raw_taxis.pivot_table(values='fare_amount',index='payment_type',columnsplt.rcParams['font.family'] = 'SimHei' plt.figure(figsize=(8, 8)) n=1 for i in table4.columns: plt.subplot(2, 2, n) plt.pie(x=table4[i], labels=['1人', '2人', '3人', '4人'], autopct='%.1f%%', explode=[0.1, 0, 0, 0]) plt.title(i) n += 1 plt.show()代码有什么问题='passenger_count',aggfunc='sum') table4

这段代码缺少一个括号，导致语法错误。需要在代码中加上一个括号，即：

table4 = raw_taxis.pivot_table(values='fare_amount', index='payment_type', columns='passenger_count', aggfunc='sum')

这段代码的作用是，根据出租车数据集中的支付类型和乘客人数，计算出不同支付类型和乘客人数组合下的总费用，并将它们组成一个新的数据表格 table4。其中，raw_taxis 是原始数据集，包含了出租车行程的各种信息，如乘客人数、支付类型、行程距离、费用等。通过 pivot_table() 方法，将原始数据集按照支付类型和乘客人数进行汇总计算，并将计算结果存储在 table4 中。

另外，这段代码是用来绘制饼图的，用于展示不同支付类型和乘客人数组合下，不同人数的乘客所占比例。但是，这段代码中的 plt.subplot() 方法中的参数没有设置正确，应该是 plt.subplot(2, 2, n)。另外，也没有导入 matplotlib.pyplot 库，需要在代码开头添加 import matplotlib.pyplot as plt 的语句。

d1=raw_taxis['trip_distance'] pd.cut(d1,[0，3，19，29，36],labels=['短程','近程','中程','远程'])。这段代码有什么问题

这段代码有两个问题：

1. 在 `pd.cut` 函数中，分割点应该是一个列表，而不是多个参数，因此应该将 `[0, 3, 19, 29, 36]` 改为 `(0, 3, 19, 29, 36)`。

2. 标签中的第一个标签应该是 `'0-3'` 或者 `'0-3km'` 这样更能表达区间的意义，而不是 `'短程'`。同样地，其他标签也应该更加准确地表达区间的意义。

因此，正确的代码应该是：

d1 = raw_taxis['trip_distance']
pd.cut(d1, (0, 3, 19, 29, 36), labels=['0-3km', '3-19km', '19-29km', '29-36km'])