Python是一門非常優(yōu)秀的編程語言，在數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域也非常有用。在數(shù)據(jù)分析中，我們需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗和處理，其中一個(gè)重要的步驟就是找到異常值，Python提供了一些方法可以輕松地找到異常值。

import numpy as np
import pandas as pd
# 創(chuàng)建一個(gè)數(shù)據(jù)集
data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5],
'B': [5, 4, 3, 2, 1],
'C': [1, 1, 1, 1, 100]}
df = pd.DataFrame(data)
# 找到異常值
z = np.abs(stats.zscore(df))
outliers = np.where(z >3)
print(outliers)

在上面的代碼中，我們首先導(dǎo)入了NumPy和Pandas庫，然后創(chuàng)建了一個(gè)包含異常值的DataFrame，接下來我們使用了z-score標(biāo)準(zhǔn)化方法來找到DataFrame中的異常值。z-score標(biāo)準(zhǔn)化就是計(jì)算每個(gè)值與該列的平均值之間的差距，并除以該列的標(biāo)準(zhǔn)偏差。如果某個(gè)值的z-score大于3，則被認(rèn)為是異常值。

最后，我們使用np.where()函數(shù)來輸出所有的異常值。在這個(gè)例子中，第5行第3列的值是異常值，這個(gè)值與其它值之間的差距太大。

除了z-score標(biāo)準(zhǔn)化方法，還有一些其它常用的方法可以用來找到異常值，例如箱線圖、Tukey方法、LOF算法等等。Python提供了豐富的庫和算法來處理數(shù)據(jù)分析中的各種問題，我們只需要根據(jù)具體情況選擇合適的方法即可。