第4章 实训2 删除年龄异常数据

基于实训1合并后的数据，经观察发现在年龄特征中存在异常值（年龄数值为小数如1.8)， 为了避免异常值数据对分析结果造成不良影响，需要对异常值进行处理。
实现思路及步骤
(1) 获取年龄特征。
(2) 利用for循环获取年龄特征中的数值，并用if-else语旬判断年龄数值是否为异常值。
(3)若年龄数值为异常值， 则删除异常值。

上代码：

import pandas as pd
stroke_info = pd.read_excel('healthcare-dataset-stroke.xlsx')
age_abs = pd.read_excel('healthcare-dataset-age_abs.xlsx')
link_outer = pd.merge(stroke_info, age_abs, how='outer', 
                      left_on='编号', right_on='编号')

age = link_outer['年龄']
age_nomal = []
for i in age:
    if i%1 == 0:
        age_nomal.append(True)
    else:
        age_nomal.append(False)

link_outer2 = link_outer.loc[age_nomal,:]
print(link_outer2)