前言 异常值是指样本中的个别值，也称为离群点，其数值明显偏离其余的观测值。常用检测方法3σ原则和箱型图。其中，3σ原则只适用服从正态分布的数据。在3σ原则下，异常值被定义为观察值和平均值的偏差超过3倍标准差的值。P(|x−μ|>3σ)≤0.003，在正太分布假设下，大于3σ的值出现的概率小于0.003，属于小概率事件，故可认定其为异常值。 异常值分析是检验数据是否有录入错误以及含有不合常理的数据。忽视异常值的存在是十分危险的，不加剔除地把异常值包括进数据的计算分析过程中，对结果会产生不良影

# 这里我包装了一个异常值处理的代码，可以随便调用。 def outliers_proc(data, col_name, scale=3): """ 用于清洗异常值，默认用 box_plot（scale=3）进行清洗 :param data: 接收 pandas 数据格式 :param col_name: pandas 列名 :param scale: 尺度 :return: """ def box_plot_outliers(da