如果你喜欢方法链接，你可以得到所有数值列的布尔条件，如下所示:

df.sub(df.mean()).div(df.std()).abs().lt(3)

每一列的每个值都将根据其是否距离平均值小于三个标准差而转换为True/False。

另一种选择是转换数据，以减轻异常值的影响。你可以通过winsorize你的数据来做到这一点。

import pandas as pd
from scipy.stats import mstats
%matplotlib inline

test_data = pd.Series(range(30))
test_data.plot()

# Truncate values to the 5th and 95th percentiles
transformed_test_data = pd.Series(mstats.winsorize(test_data, limits=[0.05, 0.05])) 
transformed_test_data.plot()

像在numpy.array中那样使用布尔索引

df = pd.DataFrame({'Data':np.random.normal(size=200)})
# example dataset of normally distributed data. 

df[np.abs(df.Data-df.Data.mean()) <= (3*df.Data.std())]
# keep only the ones that are within +3 to -3 standard deviations in the column 'Data'.

df[~(np.abs(df.Data-df.Data.mean()) > (3*df.Data.std()))]
# or if you prefer the other way around

对于一个系列，它是类似的:

S = pd.Series(np.random.normal(size=200))
S[~((S-S.mean()).abs() > 3*S.std())]

#------------------------------------------------------------------------------
# accept a dataframe, remove outliers, return cleaned data in a new dataframe
# see http://www.itl.nist.gov/div898/handbook/prc/section1/prc16.htm
#------------------------------------------------------------------------------
def remove_outlier(df_in, col_name):
    q1 = df_in[col_name].quantile(0.25)
    q3 = df_in[col_name].quantile(0.75)
    iqr = q3-q1 #Interquartile range
    fence_low  = q1-1.5*iqr
    fence_high = q3+1.5*iqr
    df_out = df_in.loc[(df_in[col_name] > fence_low) & (df_in[col_name] < fence_high)]
    return df_out

对于你的每一个数据帧列，你可以得到分位数:

q = df["col"].quantile(0.99)

然后用:

df[df["col"] < q]

如果需要移除上下异常值，将condition与and语句结合:

q_low = df["col"].quantile(0.01)
q_hi  = df["col"].quantile(0.99)

df_filtered = df[(df["col"] < q_hi) & (df["col"] > q_low)]

scipy。Stats有方法trim1()和trimboth()，根据排名和被删除值的引入百分比，在单行中删除异常值。