我有一個 Pandas 數據框，我正在嘗試逐組刪除異常值。如果組中的每一行超出列的范圍，則將其視為異常值[group_mean - (group_std_dev * 3), group_mean + (group_std_dev * 3)]其中 group_mean 是組中列的平均值，group_std_dev 是組中列的標準差。我嘗試了以下熊貓鏈df.groupby(by='group').apply(lambda x: x[(x['col'].mean() - (x['col'].std() * 3)) < x['col'] < (x['col'].mean() - (x['col'].std() * 3)])但它似乎沒有工作，因為 Pandas 會在 apply 內部進行比較時引發以下錯誤The truth value of a Series is ambiguous. Use a.empty, a.bool(), a.item(), a.any() or a.all().該錯誤對我來說似乎沒有多大意義，因為比較應該轉換為一系列布爾值，然后將其應用于組 x?但是，僅通過上限或下限進行過濾確實有效，例如df.groupby(by='group').apply(lambda x: x[(x['col'].mean() - (x['col'].std() * 3)) < x['col'])但我不確定如何將這些鏈接在一起。有沒有人對如何簡單而干凈地實現這一點有任何想法？這對我來說似乎并不難，但這里的其他帖子并沒有產生令人滿意或有效的答案。