异常数据的处理方法
异常数据的处理方法主要有以下几种：
1. 删除含有异常值的记录：这种方法较为简单，就是将含有异常值的记录直接删除。但是，这种方法可能会导致数据的丢失，因此需要结合实际情况使用。
2. 将异常值视为缺失值，交给缺失值处理方法来处理：将异常值替换为缺失值，然后使用缺失值处理方法进行处理。在Python中，可以使用replace函数将异常值替换为缺失值，然后使用dropna函数删除含有缺失值的行。
3. 用平均值来修正：对于一些特殊的异常值，例如批量复制粘贴后的异常数据，可以使用平均值来修正。在Excel中，可以通过设置单元格格式为数值，然后使用格式刷将其他类似的异常值进行修正。
4. 不处理：在一些情况下，异常值可能对整体数据的统计结果影响不大，因此可以选择不处理。但是，这种方法需要结合实际情况使用。
5. 使用统计方法检测并剔除异常值：常用的统计方法有莱达准则（又称3σ准则）和grubbs准则。这些方法通过计算实验标准差和残差，来判断是否为异常值，并进行删除。
需要注意的是，如何判定和处理异常值，需要结合实际。
