我有一个关于传感器的实验，其中包含8个电极。上面的图是电极输出与时间的图示。从图中可以看出，8个电极中有一个很明显的异常值(可能是由于某种电气故障引起的)。该图是从Pandas DataFrame生成的，这个DataFrame基本上有10列(1列是时间，8列是电极，还有1列对8个电极求平均值)。
最佳的统计方法是什么来检测其中的一列是否为异常值？然后可以将该异常值所在的列从DataFrame中删除。
谢谢！
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散点图或分布图适用于指出异常值。但是在pandas数据框的问题上，以下是我会做的方式。
然后，
获取它们的索引，然后使用
编辑：您还可以使用
示例代码：
df.describe()将为您提供平均值、最大值和所有百分位数的良好矩阵。查看列的最大值，如果大于75％的值，则指出异常值。然后，
df['Sensor Value'].value_counts()应该为您提供值的频率。您将在此处显示具有更高值和较低频率的异常值。获取它们的索引，然后使用
df.drop(indexes_list, inplace=True)将它们删除。编辑：您还可以使用
mean +/- 3 * standard deviation检查异常值。示例代码：
outliers = df[df[col] > df[col].mean() + 3 * df[col].std()]
- Shahebaz Mohammad
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