如何从pandas数据帧的每一列中一次性检测并删除异常值？

Question

我有一个包含六列的pandas数据框，我知道每个列中都有一些异常值列。所以我有这两行代码，基本上是在做我想做的事情。但它只从数据帧的一列中删除异常值。所以如果我想从每一列中删除离群值呢？？在

df = pd.DataFrame({'stlines':np.random.normal(size=533)})
df = df[np.abs(df.stlines-df.stlines.mean()) <= (2*df.stlines.std())]

怎样才能做到这一点呢？在

Answer 1

我会做如下的事情：

def filter_outliers(df, columns):
    masks = (make_mask(df, column) for column in columns)
    full_mask = np.logical_or.reduce(masks)
    return df[full_mask]

def make_mask(df, column):
    standardized = (df[column] - df[column].mean())/df[column].std()
    return standardized.abs() >= 2