Python对数据中的异常数据进行识别并处理。

Python中常用的处理异常数据的库包括NumPy和Pandas。

对于NumPy，可以使用以下方法处理异常数据：

1. 使用`np.isnan()`函数检测缺失数据和NaN值，使用`np.isinf()`函数检测正无穷和负无穷。

import numpy as np
arr = np.array([1, 2, 3, np.nan, np.inf, -np.inf])
arr[np.isnan(arr)] = 0   # 将NaN值替换为0
arr[np.isinf(arr)] = 0   # 将正无穷和负无穷替换为0

2. 使用`np.clip()`函数对数据进行截断，将超过指定范围的数据替换为指定的最大或最小值。

arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
arr_clipped = np.clip(arr, 2, 4)  # 将小于2的数替换为2，大于4的数替换为4

对于Pandas，可以使用以下方法处理异常数据：

1. 使用`isna()`函数检测缺失数据和NaN值，使用`isnull()`函数检测缺失数据、NaN值和NaT值。

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, np.nan], 'B': [3, np.nan, pd.Timestamp('20190101')]})
df.isna()   # 返回一个DataFrame，表示每个数据是否为缺失数据或NaN值

2. 使用`fillna()`函数对缺失数据进行填充，可以使用指定的值、前一个值、后一个值、均值、中位数等进行填充。

df.fillna(0)                # 将缺失数据替换为0
df.fillna(method='ffill')   # 使用前一个值进行填充
df.fillna(method='bfill')   # 使用后一个值进行填充
df.fillna(df.mean())        # 使用均值进行填充

以上是Python常用的处理异常数据的方法，需要根据具体情况进行选择和应用。