python 删除异常值的行

在Python中删除异常值的行，可以使用Pandas库中的drop()方法。具体步骤如下：

1.将数据集读入为一个Pandas DataFrame对象。

2.使用DataFrame中的describe()方法查看数据集的统计信息，如最大值、最小值、均值等。

3.根据统计信息，确定异常值的范围。

4.使用DataFrame中的条件筛选功能，筛选出数据集中符合要求的行。

5.使用DataFrame中的drop()方法，删除筛选后的行。

下面是一段示例代码：

import pandas as pd

# 读入数据集
df = pd.read_csv('data.csv')

# 查看数据集的统计信息
print(df.describe())

# 根据统计信息，确定异常值的范围
outlier_low = df['列名'].mean() - 3 * df['列名'].std()
outlier_high = df['列名'].mean() + 3 * df['列名'].std()

# 筛选出数据集中符合要求的行
mask = (df['列名'] > outlier_high) | (df['列名'] < outlier_low)
df_filtered = df[~mask]

# 删除筛选后的行
df_filtered.dropna(inplace=True)

注意，上面的代码只是一个参考示例，具体的实现方式根据数据集的不同可能会有所调整。