Python 如何从数据帧中删除基于IQR过滤的单个值

我有一个大约有80列和几百行的数据框，下面是一个示例数据框。我需要根据

IQR

值过滤数据帧，然后删除异常值，但不删除整行，只删除实际值/单元格。就我所能定义的

Q1

、

Q3

和

IQR

我找到了一些解决方案，但它们删除了整行，但我只想删除异常值/单元格

list1=[-1200、0.75、85、92、115、116、227、252、271、308、314、443、509、717、793、805、891、903、1958、2978]
列表2=[-903,0.68,90,109,129,164,351,365,440,472,538,547,591,679,682,706,776,785,787,2886]
清单3=[-1123,0.033,73,182,296,355,438,509,528,530,567,608,613,632,653,727,745,761,780,1985]
清单4=[-1328，0.363，89，106，131，165，171，202，335，339，379，399，425，488，513，657，728，761，840，1844]
df=pd.DataFrame（{'A'：list1，'B'：list2，'C'：list3，'D'：list4}）
Q1=df分位数（0.25）
Q3=分位数（0.75）
IQR=Q3-Q1

因此，输出数据帧应如下所示：

---

您可以尝试以下方法：

df[(df < Q1 - 1.5*IQR) | (df>Q3 + 1.5*IQR)] = pd.NA      

df[（dfQ3+1.5*IQR）]=pd.NA

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将所有异常值设置为NA。

建议的解决方案对您有效吗？很抱歉，回复太晚。谢谢你的回答。我在尝试实施您的建议时收到一条错误消息：AttributeError:模块“pandas”没有属性“NA”。所以它现在不起作用了，但我根据你的建议有其他想法。所以再次感谢。这个提议现在正在运作中，只是做了一些修改。非常感谢你的想法。df[（dfQ3+1.5*IQR）]=np.n你有熊猫的旧版本吗。似乎是这样。pd.\uuuu version\uuuuu Out[3]：“0.25.3”感谢您提醒我注意。