#对异常值进行检测——孤立森林 #依然使用上面数据集(股票因子截面数据) from sklearn.ensemble import IsolationForest import numpy as np data_copy = copy.deepcopy(data.drop(['code'],axis = 1)) neg_list = data_copy.columns for item in neg_list: data_copy[item].fillna(value = 0,inplace = True) # 剔除nan值 clf = IsolationForest(max_samples=100, random_state = 1) preds = clf.fit_predict(np.array(data_copy[item]).reshape(-1, 1)) print(item+'中异常值个数：'+ str(list(preds).count(-1)))。请对这段代码改写，实现相同功能

当然，以下是使用孤立森林算法对异常值进行检测的代码示例：

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.ensemble import IsolationForest

# 加载数据集(股票因子截面数据)
data = pd.read_csv('3.3用到的SecA_factor_data.csv', index_col=0)

# 拷贝数据集(避免改变影响原数据导致再次导入)
data_copy = data.drop(['code'], axis=1).copy()

# 对每列数据进行异常值检测
for item in data_copy.columns:
    # 剔除nan值
    data_copy[item].fillna(value=0, inplace=True)

    # 使用孤立森林算法进行异常值检测
    clf = IsolationForest(max_samples=100, random_state=1)
    preds = clf.fit_predict(np.array(data_copy[item]).reshape(-1, 1))

    # 输出每列数据中异常值的个数
    print(item + '中异常值个数：' + str(list(preds).count(-1)))

这段代码与您给出的代码功能相同，使用了Pandas库，Numpy库和Scikit-learn库中的IsolationForest模块。在剔除空值后，使用孤立森林算法进行异常值检测，如果某个元素的预测结果为-1，则认为该元素为异常值。最后输出每列数据中异常值的个数。