如何考虑移除：“异常值百分比”？什么是可接受的？

移除异常值是数据清理的一个常见步骤。通常可以通过计算数据集的平均值（mean）和标准差（standard deviation）来检查数据集中是否存在异常值。可以使用以下代码示例将超过均值±3个标准差的数据点视为异常值并进行移除：

import numpy as np

# 创建示例数据
data = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 100] 

# 计算平均值和标准差
mean = np.mean(data)
std = np.std(data)

# 移除超过差值为平均值±3个标准差的数据点
cut_off = std * 3
lower, upper = mean - cut_off, mean + cut_off
outliers = [x for x in data if x < lower or x > upper]
clean_data = [x for x in data if x >= lower and x <= upper]

print("异常值：", outliers)
print("移除异常值后的数据：", clean_data)

在此示例中，数据集中的100被视为异常值，并被移除。移除异常值的方法因数据集而异，因此需要根据具体情况进行调整。