数据异常值检测和过滤
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head
describe
使用describe（）函数查看每一列的描述性统计量
空值处理：isnull（）判空 fillna（）填充 dropna（）删除
重复值处理：duplicated（）查看重复行 drop_duplicates() 删除重复行
异常值处理：
- （整列数据像转换成标准的正态分布） 数值 > 3*std
- 离群点：Q1 Q3 IQR=Q3-Q1 UP_LEVEL=Q3+1.5IQR BOOTOM_LEVEL=Q1 -1.5IQR
- 结合业务场景进行异常值判定
使用std（）函数可以求得DataFrame对象每一列的标准差。
获取异常数据的索引
根据每一列或行的标准差，对DataFrame元素进行过滤
借助any（）或all（）函数，测试是否有True，有一个或以上返回True，反之返回False
对每一列应用筛选条件，去除标准差太大的数据
删除特定索引df.drop(labels,inplace=True)
df.drop(labels=df.loc[(np.abs(df) > 3*std).any(axis=1)].index).shape
来源：CSDN
作者：my_白白白
链接：https://blog.csdn.net/qq_41170489/article/details/103913950