如何提取DataFrame中stand_Gross.SqFt列经z-score判断为异常的对应行

直接适配当前代码的筛选实现 #

你现在的apply返回结果是字符串类型的'True'/'False'，直接和'True'做等值判断得到布尔掩码后，即可用于行筛选，代码如下：

outlier_housing = housing[housing['stand_Gross.SqFt'].apply(zscore) == 'True']

代码优化建议 #

你当前自定义的zscore函数返回字符串属于不必要设计，直接返回布尔值可以省去类型判断步骤，修改后的逻辑如下：

# 优化后直接返回布尔值的zscore函数
def zscore(x):
    return x > 3 or x < -3

# 筛选代码直接使用返回的布尔序列即可
outlier_housing = housing[housing['stand_Gross.SqFt'].apply(zscore)]

更高性能的向量化实现（推荐） #

pandas原生支持向量化比较运算，不需要用apply遍历每个元素，数据量较大时性能优势非常明显：

# 直接生成异常值布尔掩码
outlier_mask = (housing['stand_Gross.SqFt'] > 3) | (housing['stand_Gross.SqFt'] < -3)
outlier_housing = housing[outlier_mask]

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Shrey Patel