數據分析是數據科學中的重要領域，但在現實生活中，收集到的數據可能包含異常值。這些異常值可能給我們的數據帶來誤差或者扭曲，因此需要將這些異常值剔除，以保證數據的可靠性和準確性。在Python中，我們可以通過以下方法實現異常值剔除。

import numpy as np
import pandas as pd
# 創建帶有異常值的數據
data = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 100])
# 計算數據的均值和標準差
mean = np.mean(data)
std = np.std(data)
# 定義閾值（一般為均值加減標準差的幾倍）
threshold = 3
lower_threshold = mean - threshold * std
upper_threshold = mean + threshold * std
# 剔除異常值
data_without_outliers = data[(data >= lower_threshold) & (data<= upper_threshold)]
# 打印結果
print("原數據：")
print(data)
print("剔除異常值后的數據：")
print(data_without_outliers)

以上代碼中，我們首先創建了一個帶有異常值的數據，然后計算了數據的均值和標準差。接著，我們定義了閾值，將其設為均值加減標準差的三倍。最后，我們將位于閾值范圍之外的數據剔除，輸出剔除異常值后的數據。

需要注意的是，不同的數據集對于異常值剔除可能需要不同的方法和閾值。因此，在進行數據分析前，我們需要認真分析數據集的特征和需要解決的問題，選擇合適的異常值剔除方法。