### 使用均值替换数据集中异常值 对于给定的数据集，在Python中可以通过多种方式来识别离群点或异常值。为了实现这一目标，可以先利用统计学方法或其他算法（如Z分数法、IQR范围等）检测到这些异常值的位置，之后再计算非异常部分的均值，并以此均值代替原始数据中的异常数值。 #### 方法概述 一种简单有效的方式是基于箱线图原理采用四分位距(IQR)，即Q1(下四分位数)-1.5*IQR至Q3(上四分位数)+1.5*IQR之外的数据视为潜在的离群点[^2]。另一种常见的做法则是借助于正态分布特性下的标准差原则，当某个观测偏离总体平均超过一定倍数的标准误差时，则认为该观测可能是异常情况。 下面展示一段具体的代码实例： ```python import numpy as np import pandas as pd def replace_outliers_with_mean(df, column_name): q1 = df[column_name].quantile(0.25) q3 = df[column_name].quantile(0.75) iqr = q3 - q1 lower_bound = q1 - 1.5 * iqr upper_bound = q3 + 1.5 * iqr mask = (df[column_name] < lower_bound) | (df[column_name] > upper_bound) mean_value = df.loc[~mask, column_name].mean() df.loc[mask, column_name] = mean_value return df data = {'values': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 100]} df = pd.DataFrame(data) print("Original DataFrame:") print(df) new_df = replace_outliers_with_mean(df, 'values') print("\nDataFrame after replacing outliers with the mean value of non-outlier data points:") print(new_df) ``` 上述程序定义了一个函数`replace_outliers_with_mean()`接收一个Pandas DataFrame对象以及待处理列名作为参数。此函数内部实现了基于IQR规则查找并标记出所有可能存在的离群点位置；随后针对被认定为异常的部分应用算术平均运算求得正常范围内样本集合的新中心趋势度量——均值；最后一步就是用这个新得到的均值去更新原表格里对应索引处的内容完成替换操作。