python如何计算csv文件value一列的异常值，并且输出对应的异常值，并且计算异常率

要计算CSV文件中某一列的异常值并输出对应的异常值，可以使用Python中的pandas库。

首先，使用pandas库读取CSV文件并将数据存储在DataFrame对象中。假设我们要计算value列的异常值，可以使用以下代码：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('data.csv')
values = df['value']

接下来，可以使用pandas中的describe()函数快速计算value列的基本统计量，如均值、标准差等：

stats = values.describe()
mean = stats['mean']
std = stats['std']

然后，可以使用均值和标准差来计算异常值的范围。一般来说，异常值被定义为大于均值加上3倍标准差或小于均值减去3倍标准差的值。可以使用以下代码来计算异常值：

upper_bound = mean + 3 * std
lower_bound = mean - 3 * std
outliers = values[(values > upper_bound) | (values < lower_bound)]

最后，可以输出异常值，并计算异常率：

outlier_count = len(outliers)
total_count = len(values)
outlier_rate = outlier_count / total_count
print('异常值：', outliers)
print('异常率：', outlier_rate)

完整代码如下：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('data.csv')
values = df['value']

stats = values.describe()
mean = stats['mean']
std = stats['std']

upper_bound = mean + 3 * std
lower_bound = mean - 3 * std
outliers = values[(values > upper_bound) | (values < lower_bound)]

outlier_count = len(outliers)
total_count = len(values)
outlier_rate = outlier_count / total_count
print('异常值：', outliers)
print('异常率：', outlier_rate)

需要将"data.csv"替换为你的CSV文件名，"value"替换为你要计算异常值的列名。