Ser1.loc[Ser1>(QU+1.5*IQR)] = QU报错是为什么

此代码中的错误可能是由于QU未定义而导致的。QU代表什么意思？如果您想使用四分位间距（IQR）的倍数来找出异常值并将它们替换为中位数或其他值，您需要定义IQR和倍数QU。例如，IQR = Q3 - Q1，其中Q1是25％分位数，Q3是75％分位数，然后QU可以是1.5或其他倍数。您需要定义IQR和QU才能使用它们进行异常值分析和处理。

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jupter notebook中已知def IQR_Outliers(Ser): """ Ser：进行异常值分析的DataFrame的某一列 """ Low = Ser.quantile(0.25) - 1.5 * (Ser.quantile(0.75) - Ser.quantile(0.25)) Up = Ser.quantile(0.75) + 1.5 * (Ser.quantile(0.75) - Ser.quantile(0.25)) index = (Ser < Low) | (Ser > Up) Outliers = Ser.loc[index] return Outliers，如何删除shiyan2中所有异常值

假设你要删除shiyan2数据集中所有异常值，可以按照以下步骤进行：

1. 导入数据集

import pandas as pd
df = pd.read_csv('shiyan2.csv')

2. 找出所有异常值

outliers = IQR_Outliers(df['列名'])

其中，将 `列名` 替换为你要进行异常值分析的列名。`outliers` 是一个包含所有异常值的 Pandas Series 对象。

3. 删除所有异常值

df = df[~df['列名'].isin(outliers)]

这里使用了 `isin()` 函数，将 `~` 取反操作符用于选择不在 `outliers` 中的行。最后，重新赋值给 `df` 变量，就可以得到删除所有异常值后的数据集。