Pandas处理异常值的技巧主要包括统计方法检测、条件筛选和数据清洗等步骤，具体方法如下：

一、统计方法检测异常值

1. 描述性统计分析

   使用describe（）函数查看数据的均值、标准差、四分位数等统计量，初步识别异常值。

2. 标准差法

   以均值±3倍标准差为阈值，超出范围的数据视为异常值。适用于数据分布近似正态的情况。

3. IQR（四分位距）法

   计算四分位数（Q1、Q3）及IQR，异常值定义为低于Q1 - 1.5 * IQR或高于Q3 + 1.5 * IQR的数据，适用于非正态分布数据。

二、条件筛选与数据清洗

1. 定义异常值条件

   使用布尔索引筛选异常值，例如： $$ \text{condition} = (data['column'] > \text{upper_limit}) | (data['column'] < \text{lower_limit}) $$

   适用于已知异常值范围的情况。

2. 删除或替换异常值

   • 删除 ：data.drop（filtered_data.index, inplace=True）

   • 替换 ：用均值、中位数或固定值替换异常值，例如： $$ data['column'].replace(filtered_data['column'], new_value, inplace=True) $$

   。

三、综合处理流程

1. 预处理检查

   使用df.info（）查看缺失值，结合df.dropna（）或df.fillna（）处理缺失数据。

2. 多方法验证

   结合统计方法和业务逻辑验证异常值，避免误删正常数据。

四、注意事项

• 数据分布影响 ：标准差法对正态分布有效，IQR法更通用。

• 异常值比例 ：删除异常值前需评估其占比，避免过度清洗。

通过以上方法，可系统化处理Pandas中的异常值，提升数据分析的准确性和可靠性。