从数据帧中获得去除异常值的子集

，可以通过以下步骤实现：

1. 首先，需要导入所需的库和模块，例如pandas和numpy。
2. 读取数据帧：使用pandas的read_csv()函数或其他适用的函数，将数据加载到数据帧中。
3. 检测异常值：使用统计学方法或其他异常值检测算法，例如Z-score、箱线图等，来识别数据帧中的异常值。
4. 去除异常值：根据检测到的异常值，可以选择删除这些异常值所在的行或进行替换处理。删除异常值可以使用pandas的drop()函数，替换异常值可以使用fillna()函数。
5. 创建去除异常值的子集：根据需求，可以选择保留去除异常值后的原始数据帧，或者创建一个新的数据帧来存储去除异常值的子集。

以下是一个示例代码，演示如何从数据帧中获得去除异常值的子集：

import pandas as pd
import numpy as np

# 读取数据帧
df = pd.read_csv('data.csv')

# 检测异常值
z_scores = np.abs((df - df.mean()) / df.std())
threshold = 3  # 设置阈值为3
outliers = df[z_scores > threshold]

# 去除异常值
df = df.drop(outliers.index)

# 创建去除异常值的子集
subset = df.copy()

# 打印结果
print(subset)

在这个示例中，我们假设数据帧存储在名为"data.csv"的文件中。首先，我们使用pandas的read_csv()函数将数据加载到数据帧df中。然后，我们使用Z-score方法计算每个数据点的标准差，并将其与阈值进行比较以检测异常值。接下来，我们使用pandas的drop()函数删除包含异常值的行，并将结果存储在数据帧df中。最后，我们将df复制给subset，创建了一个去除异常值的子集。

请注意，这只是一个示例代码，具体的实现方式可能因数据类型、异常值检测算法和需求而有所不同。在实际应用中，可以根据具体情况选择适当的异常值检测方法和处理方式。