零基础入门：用 Pandas 处理异常值
如果你是刚接触数据分析的 "小白"，不用怕！这篇文章会用最简单的语言，带你搞懂 "异常值处理" 是什么、为什么要做，以及怎么用 Pandas（Python 里最常用的数据分析工具）完成 3 种主流的异常值处理方法。
一、先搞懂基础概念：什么是异常值？为什么要处理它？
1. 异常值 ="不合群的数据"
比如你们班同学的身高大多在 150-180cm 之间，但有一个数据写的是 "250cm"------ 这个 "250cm" 就是异常值 。
它可能是录入错误（比如多写了个 "2"）、测量失误（仪器坏了），也可能是真的特殊情况，但不管哪种，都会干扰后续分析（比如算平均身高时，这个值会让结果严重偏高）。
2. 为什么必须处理异常值？
举个例子：如果用包含异常值的 "用户消费数据" 做分析，可能会误以为有用户一次花了 10 万元（实际是多写了一个 0），进而做出错误的商业决策（比如专门推高价产品给这类 "假高消费用户"）。
所以，处理异常值是数据分析的 "前置步骤"，就像做饭前要把坏菜挑出去一样。
二、准备工作：先把工具和数据备好
在开始处理前，我们需要先 "搭好环境"------ 就像做饭前要准备好锅碗瓢盆一样。
1. 需要的 "工具"（Python 库）
- Pandas：处理表格数据的核心工具（比如读数据、改数据）
- NumPy：帮我们做数学计算（比如算中位数、标准差）
2. 数据长什么样？
我们用的是一个包含 10 个变量（x1 到 x10）的表格数据，每一行是一个样本，每一列是一个指标。比如前 5 行长这样：
| x1 | x2 | x3 | x4 | x5 | x6 | x7 | x8 | x9 | x10 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 85.28 | 85.74 | 87.88 | 70.19 | 97.13 | 84.09 | 89.67 | 90.71 | 88.07 | 68.15 |
| 74.30 | 74.41 | 71.50 | 140.00 | 74.95 | 81.70 | 61.27 | 74.73 | 72.19 | 88.11 |
| 85.22 | 86.23 | 83.88 | 87.48 | 73.42 | 73.19 | 88.53 | 86.98 | 83.25 | 90.07 |
能看到有些数据明显 "不对劲"，比如第二行的 x4 是 140.00，其他 x4 数据大多在 70-90 之间 ------ 这就是我们要找的异常值。
3. 怎么加载数据？
复制下面的代码到 Python 里（比如 Jupyter Notebook），就能加载数据并查看前 5 行：
python
# 导入需要的工具库
import numpy as np
import pandas as pd
# 加载数据（直接从网上读取，不用自己下载）
df = pd.read_excel('https://labfile.oss.aliyuncs.com/courses/40611/%E5%BC%82%E5%B8%B8%E5%80%BC%E5%A4%84%E7%90%86.xlsx')
# 查看数据前5行，了解数据样式
df.head()三、3 种异常值处理方法：从原理到代码（小白也能懂）
接下来是重点！我们会讲 3 种最常用的异常值处理方法：MAD 方法、IQR 方法、3 Sigma 方法。每种方法都会先讲 "怎么判断异常值"，再讲 "怎么用代码实现"，最后用 "中位数替换异常值"（最常用的处理方式）。
方法 1：中位数绝对偏差（MAD）法 ------ 对 "极端值" 超宽容
1. 原理：用 "中位数" 找异常
MAD 方法的核心是 "中位数"------ 它不像 "平均数" 那样容易被极端值影响（比如 10 个人工资大多 5k，1 个人 100k，平均数会变高，但中位数不变）。
步骤很简单：
- 算每列数据的中位数（比如 x1 列的中位数是 80，意思是一半数据比 80 大，一半比 80 小）；
- 算每个数据到中位数的 "绝对距离"（比如 x1 里有个数据是 90，距离就是 | 90-80|=10）；
- 算这些 "绝对距离" 的中位数，就是MAD；
- 设定一个阈值（通常是 3）：如果某个数据到中位数的距离 > 3×MAD，就判定为异常值。
2. 代码实现（复制就能用）
python
# 第一步：定义一个函数，计算MAD（中位数绝对偏差）
def mad(arr):
median = np.median(arr) # 算数据的中位数
return np.median(np.abs(arr - median)) # 算"数据-中位数"的绝对距离的中位数（即MAD）
# 第二步：算每列的中位数和MAD
medians = df.median() # 每列的中位数（比如x1的中位数、x2的中位数...）
mads = df.apply(mad) # 每列的MAD（用上面定义的mad函数算）
# 第三步：识别异常值（距离>3×MAD就是异常）
outliers_mad = (np.abs(df - medians) / mads) > 3
# 第四步：处理异常值（用该列的中位数替换异常值）
df_mad = df.mask(outliers_mad, medians, axis=1)
# 查看处理后的数据前5行
df_mad.head()3. 适合用在什么场景？
- 数据量比较小（比如只有几十行）；
- 数据里有明显的 "极端值"（比如突然出现一个超大 / 超小的数）；
- 不想让极端值影响判断（比如算贫困线时，不能被富豪的收入干扰）。
方法 2：四分位距（IQR）法 ------ 偏态数据的 "救星"
1. 原理：用 "四分位数" 划分正常范围
"四分位" 就是把数据从小到大分成 4 份，比如：
- Q1（下四分位）：25% 的数据比它小，75% 的数据比它大；
- Q3（上四分位）：75% 的数据比它小，25% 的数据比它大；
- IQR（四分位距）= Q3 - Q1（中间 50% 数据的范围）。
判断异常值的规则：
- 小于「Q1 - 1.5×IQR」的是异常值；
- 大于「Q3 + 1.5×IQR」的是异常值。
比如：x3 列的 Q1=77，Q3=88，IQR=11，那么正常范围是 77-1.5×11=60.5 到 88+1.5×11=104.5，超出这个范围的就是异常值。
2. 代码实现（复制就能用）
python
# 第一步：算每列的Q1（25%分位数）、Q3（75%分位数）、IQR
Q1 = df.quantile(0.25) # 25%分位数
Q3 = df.quantile(0.75) # 75%分位数
IQR = Q3 - Q1 # 四分位距
# 第二步：识别异常值（超出Q1-1.5×IQR或Q3+1.5×IQR）
outliers_iqr = (df < (Q1 - 1.5 * IQR)) | (df > (Q3 + 1.5 * IQR))
# 第三步：处理异常值（用该列的中位数替换异常值）
df_iqr = df.mask(outliers_iqr, medians, axis=1)
# 查看处理后的数据前5行
df_iqr.head()3. 适合用在什么场景？
- 数据是 "偏态分布" 的（比如收入数据：大部分人收入低，少数人收入极高，数据往一边偏）；
- 不想被极端值影响（因为 IQR 只看中间 50% 的数据，极端值根本不参与计算）；
- 常见于金融、医疗数据（比如患者的血压、客户的消费金额，大多是偏态的）。
方法 3：3 Sigma 法 ------ 正态分布数据的 "专属工具"
1. 原理：用 "均值 + 标准差" 圈定正常范围
"Sigma（σ）" 就是标准差，用来表示数据的 "分散程度"（比如全班成绩的标准差小，说明大家分数差不多；标准差大，说明分数差距大）。
这种方法有个前提：数据要符合 "正态分布"（比如身高、体重、考试分数，大多符合 "中间多、两边少" 的钟形分布）。
判断异常值的规则：
- 正常范围是「均值 ± 3× 标准差」；
- 超出这个范围的，大概率是异常值（因为正态分布中，只有 0.27% 的数据会落在这个范围外，相当于 1000 个数据里只有 3 个可能是正常的）。
比如：x4 列的均值 = 85，标准差 = 10，那么正常范围是 85-3×10=55 到 85+3×10=115，超出的就是异常值。
2. 代码实现（复制就能用）
python
# 第一步：算每列的均值和标准差
means = df.mean() # 每列的均值
std_devs = df.std() # 每列的标准差
# 第二步：识别异常值（超出均值±3×标准差）
outliers_3sigma = (np.abs(df - means) > 3 * std_devs)
# 第三步：处理异常值（用该列的中位数替换异常值）
df_3sigma = df.mask(outliers_3sigma, medians, axis=1)
# 查看处理后的数据前5行
df_3sigma.head()3. 适合用在什么场景？
- 数据符合 "正态分布"（比如自然科学实验数据、大样本的用户行为数据）；
- 数据量比较大（比如几千、几万行）；
- 需要用 "概率" 来判断异常（比如质量检测：产品尺寸超出 3σ 范围，就判定为不合格）。
四、3 种方法怎么选？一张表讲清楚
很多小白会纠结 "该用哪种方法"，其实核心是看你的数据特点，用下面这张表对照选就行：
| 方法 | 核心优点 | 适用场景 | 不适用场景 |
|---|---|---|---|
| MAD 法 | 对极端值不敏感，稳健 | 小数据集、有明显极端值的数据 | 数据量大、需要用概率判断的场景 |
| IQR 法 | 适合偏态分布，不受极端值影响 | 偏态数据（如收入、消费）、金融 / 医疗数据 | 数据符合正态分布、需要精确概率的场景 |
| 3 Sigma 法 | 基于概率，适合正态分布 | 正态分布数据、大数据集、质量检测等场景 | 偏态数据、小数据集（容易误判） |
五、小白必看：常见问题解答
1. 处理异常值只能 "用中位数替换" 吗？
不是！除了中位数替换，还有两种常用方式：
- 删除异常值：如果异常值很少（比如 1000 行里只有 1-2 个），且确定是错误数据（比如录入错误），可以直接删掉；
- 用均值替换：如果数据符合正态分布，且异常值不多，也可以用该列的均值替换（但不如中位数稳健）。
2. 怎么判断数据是不是正态分布？
小白可以用 "可视化" 快速判断：
python
# 画直方图（看数据是不是"钟形"）
import matplotlib.pyplot as plt
df['x1'].hist() # 看x1列的分布，其他列改列名就行
plt.show()如果直方图长得像 "两边低、中间高" 的钟形，就大概率是正态分布。
3. 所有数据都需要处理异常值吗？
不一定！如果你的分析目标就是 "找异常"（比如欺诈检测：找异常的交易记录），那不仅不能处理，还要重点分析异常值。只有当异常值会干扰你的分析目标时，才需要处理。
六、总结
异常值处理是数据分析的 "入门必修课"，记住 3 个核心点：
- 异常值是 "不合群的数据"，会干扰分析结果，需要处理；
- 3 种方法各有侧重：MAD 稳、IQR 偏、3 Sigma 正态；
- 选方法看数据特点，不用死记硬背，多练几次就会了。