python读取excel文件找出异常值

你可以使用 pandas 库来读取 excel 文件，并使用其中的一些函数来找出异常值。以下是一个简单的示例代码：

import pandas as pd

# 读取 excel 文件
df = pd.read_excel('file.xlsx')

# 计算每一列的均值和标准差
means = df.mean()
stds = df.std()

# 找出每一列中超过均值加减 3 倍标准差的值（即异常值）
for col in df.columns:
    outliers = df[(df[col] < means[col] - 3 * stds[col]) | (df[col] > means[col] + 3 * stds[col])]
    print('异常值：', outliers)

这个代码会计算 excel 文件中每一列的均值和标准差，并找出每一列中超过均值加减 3 倍标准差的值（即异常值）。你可以根据自己的需要修改阈值或者使用其他的方法来找出异常值。

相关问题

Python读取csv文件后删除异常值

在Python中，可以使用pandas库读取csv文件，并使用一些函数来删除异常值。下面是一个简单的例子：

import pandas as pd

# 读取csv文件
df = pd.read_csv('data.csv')

# 删除'B'列中的异常值
mean = df['B'].mean()
std = df['B'].std()
cutoff = std * 3
lower, upper = mean - cutoff, mean + cutoff
df = df[(df['B'] >= lower) & (df['B'] <= upper)]

# 打印结果
print(df)

在上面的例子中，我们使用pandas库中的 `read_csv` 函数来读取csv文件，并将结果存储在一个数据帧中。然后，我们计算'B'列的平均值和标准差，使用这些值来确定异常值的范围。最后，我们使用这个范围来过滤数据集中的异常值，并打印结果。

需要注意的是，这个方法只适用于数值类型的数据。如果需要删除其他类型的异常值，需要使用其他方法。

python读取excel文件时填补缺失值为0

可以使用pandas库中的fillna()函数来填补缺失值为0。具体实现方法如下：

import pandas as pd

# 读取excel文件
df = pd.read_excel('file_name.xlsx', sheet_name='sheet_name')

# 填补缺失值为0
df.fillna(0, inplace=True)

其中，'file_name.xlsx'是文件名，'sheet_name'是工作表名。fillna()函数的第一个参数为要填充的值，这里为0；inplace=True表示直接修改原数据框。