Python中处理异常值的方法主要包括数据筛选、统计修正、分箱处理、模型预测以及可视化分析，这些方法能有效识别并处理数据中的离群点，提升分析的准确性。以下是具体展开：

1. 数据筛选
   通过设定阈值（如Z-score或IQR）直接过滤异常值。例如，Z-score超过3或低于-3的数据点通常被视为异常，可直接剔除或替换为均值/中位数。

2. 统计修正
   使用稳健统计量（如中位数、四分位数）替代均值，减少异常值影响。或通过Winsorizing方法将极端值缩放到指定分位数范围内。

3. 分箱处理
   将连续数据划分为若干区间（分箱），用箱内均值或中位数替代异常值。适用于非线性分布的数据平滑。

4. 模型预测
   基于聚类（如DBSCAN）或监督模型（如Isolation Forest）自动检测异常，适合高维数据。模型标记的异常点可进一步分析或剔除。

5. 可视化分析
   借助箱线图、散点图或直方图直观定位异常值，辅助人工判断处理方式，尤其适合探索性分析阶段。

总结：处理异常值需结合数据分布和业务场景，灵活选择单一或组合方法。建议优先可视化验证效果，确保处理后的数据保留关键信息。