按照1.5IQR原则判断异常值 判断Age、Fare两个字段有无异常值，分别输出去掉Age、Fare、以及所有异常值的记录的三组数据

好的，这是一个数据处理的问题，我可以为您提供一些思路。

对于这个问题，我们可以先计算Age和Fare字段的四分位数（Q1、Q3），然后计算IQR（Q3-Q1）和异常值的阈值（1.5*IQR+Q3或Q1-1.5*IQR），最后找出Age和Fare字段中的异常值，并输出去掉这些异常值的记录的三组数据。

具体操作可以使用Python中的pandas库，代码如下：

import pandas as pd

# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')

# 计算Age、Fare字段的四分位数
age_q1 = data['Age'].quantile(q=0.25)
age_q3 = data['Age'].quantile(q=0.75)
fare_q1 = data['Fare'].quantile(q=0.25)
fare_q3 = data['Fare'].quantile(q=0.75)

# 计算IQR和异常值的阈值
age_iqr = age_q3 - age_q1
fare_iqr = fare_q3 - fare_q1
age_upper = age_q3 + 1.5 * age_iqr
age_lower = age_q1 - 1.5 * age_iqr
fare_upper = fare_q3 + 1.5 * fare_iqr
fare_lower = fare_q1 - 1.5 * fare_iqr

# 找出Age和Fare字段中的异常值
age_outlier = data[(data['Age'] > age_upper) | (data['Age'] < age_lower)]
fare_outlier = data[(data['Fare'] > fare_upper) | (data['Fare'] < fare_lower)]

# 输出去掉Age、Fare、以及所有异常值的记录的三组数据（共9组）
data_no_age = data.drop('Age', axis=1)
data_no_fare = data.drop('Fare', axis=1)
data_no_outlier = data[(data['Age'] <= age_upper) & (data['Age'] >= age_lower) & (data['Fare'] <= fare_upper) & (data['Fare'] >= fare_lower)]

print("去掉Age字段的记录：")
print(data_no_age)
print("\n去掉Fare字段的记录：")
print(data_no_fare)
print("\n去掉所有异常值的记录：")
print(data_no_outlier)

这样就可以按照1.5IQR原则判断异常值，并输出去掉Age、Fare、以及所有异常值的记录的三组数据了。