python如何在csv文件中添加离散型异常点，并且分别画出原始数据和异常点

在Python中可以使用pandas库来读取和编辑csv文件，使用matplotlib库来绘制数据图表。下面是一个添加离散型异常点并画出原始数据和异常点的示例代码：

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

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

# 添加异常点
data.loc[5] = ['2021-01-06', 10]

# 绘制原始数据图表
plt.plot(data['date'], data['value'], label='Original Data')

# 绘制异常点图表
outlier_mask = np.abs(data['value'] - data['value'].mean()) > 2 * data['value'].std()
outlier_data = data[outlier_mask]
plt.scatter(outlier_data['date'], outlier_data['value'], color='red', label='Outlier')

# 设置图表标题、标签和图例
plt.title('Data with Discrete Outlier')
plt.xlabel('Date')
plt.ylabel('Value')
plt.legend()

# 显示图表
plt.show()

# 将修改后的数据保存为CSV文件
data.to_csv('modified_data.csv', index=False)

首先，我们使用`pd.read_csv()`方法读取CSV文件，并将数据存储在`data`变量中。然后，我们使用`.loc[]`方法添加一个离散型异常点。接着，我们使用`plt.plot()`方法绘制原始数据的线图，并使用`np.abs()`方法计算离散型异常点的阈值，并使用`plt.scatter()`方法绘制离散型异常点的散点图。最后，我们使用`plt.title()`、`plt.xlabel()`、`plt.ylabel()`和`plt.legend()`方法来设置图表标题、标签和图例，并使用`plt.show()`方法显示图表。

最后，我们使用`data.to_csv()`方法将修改后的数据保存为CSV文件。注意，`index=False`参数可用于防止pandas将索引作为新的CSV文件中的列保存。