如何提取python中方框图中用该异常值指定的异常值的其他数据

Question

这是我的熊猫数据帧：

值数据4>数据5>24.5113.557>td>3.5553.556>3.556>3.55324.5193.5573.559>

日期时间		序列号	数据1	数据2	数据3		数据6
2020-09-29T14:59:13.4461479+02:00	701	3.556	3.555	3.551
2020-09-29T15:48:04.6368679+02:00	702	24.516	3.554	3.552	3.557
2020-09-29T15:51:46.2555875+02:00		703	24.517	3.553	3.551
2020年10月01日12:51:59.2687665+02:00		704	3.552	3.556	3.557	3.5 57
2021-02-01T19:27:09.0472459+02:00		705		24.511	3.551	3.558	3.550	3.551	3.552

要获得包含所有异常值的DF：

df_outliers = df.loc[df['Values'].isin(outlier_values), :]

只获取一行：

df_outliers = df.loc[df['Values'].eq(single_value), :]

如果您有多个具有相同值的行，它会找到所有这些行。

只保留原始df:中的某些列

cols = ['data1', 'data2']
df_outliers = df.loc[df['Values'].isin(outlier_values), cols]