今天，事有点多，刚刚把昨天的缺失值发文补齐，现在又新学了一个简单的异常值处理方法。感觉还不错，因为最近要刷一些题应付考试。所以，得再重新对时间进行新的规划，要不然，每天就不能一篇文章了。
老规矩，上代码：
我们通过Pandas函数DataFrame()创建了一个7行2列的数据框，结果如下图：
我们现在通过Z-Score做简单的异常值判断。
原本python3老版本的函数找不到cols = df.columns,后来我发现我的python是新版的python，所以没有这个函数了，更新了，所以就变成了这样的：cols = df._get_cleaned_column_resolvers()。跟以前的那个函数是一样的。
我们通过判断是否z-score.abs() > 2.2来查找异常值。
然后，我们做删除操作，将带有异常值的行删除。
通过语句**df_drop = df[df_zscore[‘col1’] == False]**来实现。
删除后的结果显示120的那一行数据消失了。
最后，感谢大家前来阅读鄙人的文章，不胜感激，文中或有诸多不妥之处，还望指出和海涵。