循环通过Dataframe以按城市删除异常值(调用函数)

循环通过Dataframe以按城市删除异常值是一个数据处理的任务。在这个任务中，首先需要对数据进行读取和处理，然后使用循环遍历每个城市的数据，最后根据设定的异常值判断条件，删除异常值。

1. 数据处理
   • 首先，需要导入相关的库和模块，如pandas库用于数据处理、numpy库用于数值计算。
   • 然后，读取数据，可以使用pandas的read_csv函数读取csv文件，或者从数据库中读取数据。
   • 对数据进行预处理，包括缺失值处理、数据类型转换等。

• 循环遍历
  • 首先，使用unique()函数获取所有的城市列表，可以使用pandas的DataFrame的列进行操作。
  • 然后，使用for循环遍历每个城市。
  • 在循环中，通过条件筛选出当前城市的数据，可以使用pandas的DataFrame的条件筛选功能，例如df[df['城市'] == '北京']。
  • 对当前城市的数据进行异常值判断和删除。
• 异常值判断和删除
  • 异常值判断可以根据具体业务需求和数据特点进行定义，常见的方法包括均值、标准差、箱线图等。
  • 通过设定的判断条件，可以使用pandas的条件筛选功能选择出异常值所在的行。
  • 使用drop函数删除异常值所在的行，可以设置参数inplace=True使修改直接在原始数据上生效。

总结： 循环通过Dataframe以按城市删除异常值是一个常见的数据处理任务。首先，需要导入相关库和模块，读取并预处理数据。然后，通过循环遍历每个城市，对每个城市的数据进行异常值判断和删除操作。最后，可以根据具体业务需求和数据特点进行异常值判断的设定。在处理过程中，可以使用pandas的DataFrame的列操作、条件筛选和删除等功能。