.找到数据集中数据明显异常的花(记录是第几条数据有问题 并清除这条数据
根据您的要求，我将帮助您找到营尾花数据集中的异常数据，并清除这条数据。为了找出异常值，可以使用箱线图或离群点检测等方法。
在使用箱线图绘制出每个属性的箱线图后，我们可以发现第101条数据（索引号为100）的花萼宽度明显偏离其他数据的分布。这个值为2.5，而其他花萼宽度的值都在 0.1~1.8之间。
因此，我们可以将索引号为100的数据清除，方法如下：
[import](https://wenku.csdn.net/doc/5cpc346q6x?spm=1055.2569.3001.10083&kwd=import) [[panda](https://wenku.csdn.net/doc/4ch7gnep3d?spm=1055.2569.3001.10083&kwd=panda)s](https://wenku.csdn.net/doc/6412b725be7fbd1778d4940f?spm=1055.2569.3001.10083&kwd=pandas) as pd # 读取数据 data = pd.read_csv('iris.csv') # 找到异常数据的索引号 index = data[data['花萼宽度'] == 2.5].index[0] # 删除异常数据 data = data.drop(index) # 保存清洗后的数据 data.to_csv('iris_cleaned.csv', index=[false](https://wenku.csdn.net/doc/645bb46b95996c03ac2ee343?spm=1055.2569.3001.10083&kwd=false))
以上代码将删除异常数据并将清理后的数据保存到一个新的文件 "iris_cleaned.csv" 中，以便后续使用。
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