Python 删除单个列中发现的异常值数据集的整行

我目前正在尝试使用中位数绝对偏差方法从数据集中删除异常值

为此，我按照中@tanemaki给出的说明进行操作，它允许删除至少包含一个离群值的整行

在我链接的帖子中，有人问了同样的问题，但没有得到回答

问题是我只希望在单个列中搜索异常值

例如，我的数据框看起来像：

温度日期
1        24.72        2.3        
2        25.76        4.6        
3        25.42        7.0        
4        40.31        9.3        
5        26.21       15.6
6        26.59       17.9        

例如，数据中有两个“异常”：

• 第[4]行中的温度值
• 第[5]行中的日期值

因此，我想要的是离群值函数只“注意”温度列中的异常，并删除其对应行。

我使用的异常值代码是：

df=pd.read_excel(r'/home/.../myfile.xlsx')
from scipy import stats
df[pd.isnull(df)]=0
dfn=df[(np.abs(stats.zscore(df))<4).all(axis=1)] #@taneski
print(dfn)

如果我没有传达我的信息，所需的输出将是：

温度日期
1        24.72        2.3        
2        25.76        4.6        
3        25.42        7.0  
5        26.21       15.6         
6        26.59       17.9        

---

任何指点都会大有帮助。谢谢

您始终可以将

stats.zscore

操作仅限于

Temperature

列，而不是整个

df

。也许像这样：

In [573]: dfn = df[(np.abs(stats.zscore(df['Temperature']))<4)]                                                                                                                                             

In [574]: dfn                                                                                                                                                                                               
Out[574]: 
   Temperature  Date
1        24.72   2.3
2        25.76   4.6
3        25.42   7.0
5        26.21  15.6
6        26.59  17.9

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In[573]：dfn=df[（np.abs（stats.zscore（df['Temperature']））目前，您正在计算整个数据帧的zscore，然后用这些计算出的分数过滤数据帧；您要做的就是将相同的想法应用于一列

而不是

dfn=df[（np.abs（stats.zscore（df））您如何做同样的事情，但是在为两列而不是一列查找异常值的基础上？我尝试了（['Temperature']，['Date']），但没有运气。谢谢！您可以这样做：
df[（df['Temperature']<4）&df['Date'='2020-05-20'）]
。这将基于这两个条件创建数据框。原始答案中的解决方案是否取决于具体情况或其他情况？我正在尝试将其用于另一个列数较高且不起作用的电子表格（我编辑了带有此问题的帖子）你的答案中的解决方案是有条件的还是有条件的？我正在尝试将它用于另一个列数较多的电子表格，但它不起作用（我编辑了带有该问题的帖子）