python中Dataframe中有异常值怎么查找并将异常值删

可以使用以下步骤来查找并将Dataframe中的异常值删除：

1. 使用describe()函数查看每个列的统计数据，包括均值、标准差、最小值、最大值等等。
2. 使用boxplot()函数绘制箱线图，观察是否存在离群值，即超出箱线图须部的数据点。
3. 对于数值型数据，可以使用z-score方法或者IQR方法来识别离群值。z-score方法是通过计算每个数据点与其均值之间的差异，并将其除以标准差来计算z-score值，如果z-score值超过一定阈值，则该数据点被认为是离群值。IQR方法是通过计算数据的四分位数范围（即Q3 - Q1），并将该范围乘以一个阈值来确定是否为离群值。
4. 找到异常值后，可以使用drop()函数将它们从Dataframe中删除。

下面是一个简单的示例代码，使用z-score方法来查找和删除Dataframe中的异常值：

import pandas as pd
import numpy as np

# 创建一个包含异常值的Dataframe
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11],
                   'B': [10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90, 100, 110]})

# 计算z-score值
z_scores = np.abs((df - df.mean()) / df.std())

# 删除z-score值大于3的行
df = df[(z_scores < 3).all(axis=1)]