df.loc[outliers]报错Cannot index with multidimensional key

如果你使用 `df.loc[outliers]` 报错 "Cannot index with multidimensional key"，这是因为 `outliers` 是一个二维数组，而 `.loc` 方法需要一个一维的索引或条件。

为了解决这个问题，你可以使用布尔索引来选择满足条件的行。以下是一个示例：

outlier_mask = np.isin(X, outliers).all(axis=1)
df_outliers = data[outlier_mask]

这段代码会创建一个布尔掩码 `outlier_mask`，其中的 `True` 值表示对应的行是异常值。然后，通过使用掩码来选择满足条件的行，将它们存储在新的 DataFrame `df_outliers` 中。

现在，你可以对 `df_outliers` 进行操作，例如标记异常值或者进行其他处理。

请确保将 `X` 替换为你的二维数据数组，并根据你的实际需求进行调整。如果还有其他问题，请提供更多具体的信息。