我还是直接回文好了。 ※ 引述《bigbigcc (大大)》之铭言： : 最近在学python 现在想利用pandas进行数据清理异常值 : 想说让两个row之间的值不要差距太大如果差太多就跟前一个相同 : df内为 : a b : 0 1 1 : 1 2 2 : 2 3 4 : 3 4 9 : 4 5 8 : 5 6 5 : 6 7 7 : 7 8 8 : 8 9 9 : 9 10 10 : 主要的程式码如下 : data = df['b'] : def new(data): : for i in range(0, 10): : row = df['b'][i] : row1 = df['b'][i + 1] : if row1 - row > 2: : return row : else: : return row1 除了map的用法之外，这个函数有个问题 就是你在i=0的时候就已经return了，而且根本没有用到data， 而你在函数里面直接用df['b'] 就算是i=0 new会回传的是row1 就是df['b'][1] 等於2 也就是为什麽你的new 那一栏全部都是2，因为每次叫new函数都回传2 再者，这个函数在i=9会出错，因为df['b'][10]超出范围了 : df['new'] = df['b'].map(new) : 实际输出结果为 : a b new 本来认为会有的结果 : 0 1 1 2 1 : 1 2 2 2 2 : 2 3 4 2 4 : 3 4 9 2 4 : 4 5 8 2 4 : 5 6 5 2 5 : 6 7 7 2 7 : 7 8 8 2 8 : 8 9 9 2 9 : 9 10 10 2 10 : 想请问各位版友是我逻辑上还是函式使用上有哪边误解了吗? 疑问： 你b[3],b[4]变小是那边是刻意的吗？ "想说让两个row之间的值不要差距太大如果差太多就跟前一个相同" 那8-9没有符合你的row1-row >2的条件，为什麽要改成4? 我觉得比较清楚的方法是，用df['b'].diff找出每个跟前一个的差别 设定好条件，然後再去建立新的Series/Column 或是你可以用for loop去搞(跟你本来定义的函数类似) 可是range跟条件必须改 希望有帮上忙 版上前辈有没有更好的方法？ --

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