python异常值删除

在Python中，可以使用各种方法来删除异常值。其中一种常用的方法是使用Z-Score，它可以标准化数据并找出超过指定标准差的数据点。

以下是使用Z-Score删除异常值的示例代码：

import numpy as np
from scipy import stats

# 生成一组数据
data = np.random.normal(size=100)

# 计算Z-Score
z_scores = np.abs(stats.zscore(data))

# 定义一个阈值，删除Z-Score大于阈值的数据点
threshold = 3
filtered_data = data[z_scores < threshold]

print("原始数据：", data)
print("删除异常值后的数据：", filtered_data)

在上面的代码中，我们使用`numpy`库生成了一组随机正态分布的数据。然后，我们使用`scipy`库中的`stats.zscore`函数计算了数据的Z-Score。接下来，我们定义了一个阈值，将Z-Score大于阈值的数据点从原始数据中删除，并将结果存储在`filtered_data`变量中。

请注意，这只是一种方法，具体的删除异常值的方法应该根据数据集的情况而定。