首先使用统计方法（如IQR）识别异常值，再通过箱线图可视化检测，随后选择删除、缩尾、填充或标记等方式处理，复杂场景可采用孤立森林等机器学习算法，最终依据数据分布与业务背景合理决策。
在Python中处理异常值通常涉及识别、分析和处理数据中的极端值，这些值可能对统计分析或机器学习模型产生负面影响。常用的方法结合了数据分析库（如pandas、numpy）和可视化工具（如matplotlib、seaborn）。以下是几种常见的处理方式：
1. 使用统计方法识别异常值
通过均值±标准差或四分位数范围（IQR）判断异常值：IQR 方法（适用于非正态分布）：
- 计算第一四分位数（Q1）和第三四分位数（Q3）
- IQR = Q3 - Q1
- 定义异常值范围：小于 Q1 - 1.5×IQR 或大于 Q3 + 1.5×IQR 的值为异常值
示例代码：
import pandas as pd示例数据
data = pd.Series([10, 12, 14, 15, 100, 18, 20, 16, 13])
动态WEB网站中的PHP和MySQL：直观的QuickPro指南第2版下载动态WEB网站中的PHP和MySQL详细反映实际程序的需求，仔细地探讨外部数据的验证(例如信用卡卡号的格式)、用户登录以及如何使用模板建立网页的标准外观。动态WEB网站中的PHP和MySQL的内容不仅仅是这些。书中还提到如何串联JavaScript与PHP让用户操作时更快、更方便。还有正确处理用户输入错误的方法，让网站看起来更专业。另外还引入大量来自PEAR外挂函数库的强大功能，对常用的、强大的包
立即学习“Python免费学习笔记（深入）”；
Q1 = data.quantile(0.25) Q3 = data.quantile(0.75) IQR = Q3 - Q1 lower_bound = Q1 - 1.5 IQR upper_bound = Q3 + 1.5 IQR
outliers = data[(data < lower_bound) | (data > upper_bound)] print("异常值:", outliers.tolist())
2. 可视化检测异常值
使用箱线图（boxplot）或散点图直观查看异常值：import matplotlib.pyplot as pltplt.boxplot(data) plt.title("Boxplot for Outlier Detection") plt.show()
3. 处理异常值的方法
识别后可选择以下策略：- 删除异常值：如果异常值是错误或极少数，可以直接过滤
clean_data = data[(data >= lower_bound) & (data <= upper_bound)]data_clipped = data.clip(lower_bound, upper_bound)data_filled = data.copy() data_filled[(data < lower_bound) | (data > upper_bound)] = data.median()
4. 使用机器学习方法检测
对于复杂数据，可用孤立森林（Isolation Forest）、LOF（局部异常因子）等算法：from sklearn.ensemble import IsolationForestmodel = IsolationForest(contamination=0.1) # 预估异常比例 pred = model.fit_predict(data.values.reshape(-1, 1))
pred == -1 表示异常
outliers_index = data.index[pred == -1]
基本上就这些。根据数据分布和业务背景选择合适的方法，避免盲目删除异常值，有时它们也包含重要信息。
