如果数据中包含空值等异常值，在进行数据分析以及可视化前需要检查数据。可否利用apply等DataFrame相关方法，进行异常值的处理。

是的，可以利用DataFrame相关方法，进行异常值的处理。其中，apply方法可以对DataFrame的每一列或每一行进行函数应用，从而实现对异常值的处理。例如，可以使用apply方法结合lambda表达式，将空值替换为指定的值，如下所示：

import pandas as pd
import numpy as np

# 创建包含空值的DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, np.nan, 5], 'B': [6, 7, np.nan, 9, 10]})

# 使用apply方法和lambda表达式，将空值替换为指定的值
df = df.apply(lambda x: x.fillna(0) if x.dtype == np.float64 else x)

上述代码中，apply方法和lambda表达式将DataFrame中的空值替换为0。除了fillna方法，还可以使用dropna方法删除包含空值的行或列，使用interpolate方法对缺失值进行插值等方式来处理异常值。