一、异常值
处理异常值之前，需要明确哪些是异常值。有很多种规则和方法来筛选异常值，这里我们以Z标准化得到的阈值作为判断标准。
利用正态分布定位异常值
Z标准化会将数据转换为标准差为1，均值为0且符合正态分布的数据序列，一般来说，99%以上的数据都聚集在均值周围三个标准差距离范围内。这里我们以两个标准差为界，超出则算作异常值。
z标准化的公式为：
可以看到，在第一列中，最后一个数字150距离均值超过了两个标准差，符合异常值的标准。
有些时候，在不清楚用什么边界来判断异常值时，我们也可以使用一些数学模型来判断异常值，比如聚类算法。
定位了异常值之后，常见的处理有删除或者使用边界值、均值等来替换。
二、重复值
重复值也会对我们的分析造成困扰。在pandas中，我们可以使用duplicated()方法来定位重复值，使用drop_duplicated()方法来删除重复数据。
在删除重复数据时，我们可以指定是根据其中的一列来判断重复还是根据多列判断重复。当我们指定多列时，只有当每一列的取值都相同时才会被认为是重复数据。
需要注意的是，重复数据并不总是没有意义的，也并不总是需要删除的。需要根据实际应用场景来判断到底执行什么操作。