我有一个复杂的数据帧（orig_df）。在25列中，5列是我希望用作分组标准的描述和特征。其余的是时间序列。有成千上万的行。
我在初步分析和数字总结中指出，在一些特定的分组标准中存在与异常值观察有关的重大问题。我使用＆＃34; group by＆＃34;并观察这些群体中的五分位数结果。我想消除相对于（基于分组的五分位数）的低和高（个体观察）异常值，以改进决策树和聚类分析。我还想保留异常值以分别分析根本原因。
如何操作数据框，以便将单个观察结果与基于组的五分位结果进行比较，并保存解析（orig_df变为ideal_df和outlier_df）？
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使用上面的链接Nikos Tavoularis识别异常值后，您可以使用ifelse创建一个新变量，并确定哪些记录是异常值，哪些记录不是异常值。通过这种方式，您可以将数据保存在那里，但是您可以使用此新变量在需要时对其进行排序