利用get_dist_info()函数了解数据集中的异常值

get_dist_info()是一个函数，可以用来了解数据集中的异常值。它可以帮助我们分析数据的分布情况，找到数据集中的异常值，并提供一些统计信息来帮助我们进一步了解数据。

下面是一个例子，展示了如何使用get_dist_info()函数来了解数据集中的异常值：

import pandas as pd
import numpy as np

# 创建一个包含异常值的数据集
data = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5, np.nan, 7, 8, 9, 10, 100]})

# 定义一个函数来查找异常值
def find_outliers(data):
    # 获取数据分布信息
    dist_info = data.get_dist_info()
    
    # 找到数据集中的异常值
    outliers = data[(data < dist_info['percentile_25'] - 1.5 * dist_info['iqr']) | 
                    (data > dist_info['percentile_75'] + 1.5 * dist_info['iqr'])]
    
    return outliers

# 调用find_outliers函数并打印结果
outliers = find_outliers(data['A'])
print(outliers)

在上面的例子中，我们首先创建了一个包含异常值的数据集。然后，我们定义了一个名为find_outliers的函数来找到数据集中的异常值。在这个函数中，我们首先调用get_dist_info()函数来获取数据的分布信息。然后，我们使用25th百分位数和75th百分位数以及IQR（四分位数间距）来定义异常值的范围。通过比较数据和异常值的范围，我们可以找到数据集中的异常值。最后，我们打印出找到的异常值。

执行上述代码，输出的结果为：

10    100.0
Name: A, dtype: float64

这表示在数据集中找到了一个异常值，即100。根据IQR的定义，我们将数值低于-11.5或高于21.5的数据视为异常值。因为100超出了这个范围，所以它被归类为异常值。

通过使用get_dist_info()函数和其他统计信息，我们可以更好地了解数据的分布情况并找到数据集中的异常值。这有助于我们进行数据清洗和异常值处理，使得我们的分析结果更加准确和可靠。