Python中關于異常值檢測的方法有以下幾種：
極值檢測（Outlier Detection）：通過計算數據的均值、方差等統計量，然后根據一定的閾值判斷數據是否為異常值。常用的方法包括Z-Score方法、3-Sigma方法等。
箱線圖（Boxplot）：通過繪制箱線圖來觀察數據的分布情況，箱線圖中的異常值被定義為在1.5倍的四分位距之外的數據點。
孤立森林（Isolation Forest）：基于數據點的孤立程度來檢測異常值，通過構建一個隨機森林，然后計算數據點在決策樹中的路徑長度，路徑長度越短的數據點越可能是異常值。
高斯混合模型（Gaussian Mixture Model）：將數據分解為多個高斯分布的混合，然后根據每個數據點在各個高斯分布中的概率來判斷是否為異常值。
神經網絡（Neural Networks）：通過訓練神經網絡來學習數據的模式，并根據數據點在網絡中的重構誤差來判斷是否為異常值。
這些方法可以單獨使用，也可以組合使用，具體選擇哪種方法取決于數據的特點和業務需求。
