python数据异常值如何处理

处理数据异常值的方法有很多种，以下是一些经常使用的方法：

1. 删除异常值：可以直接删除包括异常值的行或列，但是这样可能会丢失一些有用的信息。

2. 替换异常值：可以用一些公道的值来替换异常值，比如用平均值、中位数、众数等代替异常值。

3. 通过插值填充异常值：可使用插值方法，如线性插值、拉格朗日插值等，通过已知的数据点来预测异常值。

4. 离群值处理：可使用箱线图还是3 sigma法则等方法来检测和处理离群值。

5. 使用统计模型：可使用统计模型来检测异常值，比如使用聚类算法、异常检测算法等。

具体选择哪一种方法取决于数据的特点和实际需求，需要根据具体情况来进行选择和处理。