我有6列数据框，索引是零件号，所有列都有数字和NaN值。
我也在下面找到的代码下面尝试过
jan_p2 = jan_p[(np.abs(stats.zscore(jan_p))<3).all(axis=1)]
链接是; Detect and exclude outliers in Pandas data frame
但是它不适用于缺少值的情况。 在使用pd.pivot创建数据框时，我使用了fill_method = 0，但会在数据中产生偏差。
我可能会尝试使用dropna（）方法逐列处理数据，但是我想会有一种非常优雅的方法。
谢谢。