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在 Python 中，可以使用以下方法來去除一組數據中的異常數據：

1. 使用條件語句過濾數據：通過設置條件語句來判斷數據是否異常，然后將正常數據篩選出來。例如，如果要去除大于某個閾值的異常數據，可以使用以下代碼：

data = [1, 2, 3, 4, 5, 100, 6, 7, 8, 200]
threshold = 10
cleaned_data = [x for x in data if x <= threshold]

1. 使用統計方法過濾數據：通過計算數據的統計特征（例如平均值、標準差等）來判斷數據是否異常，然后將正常數據篩選出來。例如，如果要去除與平均值相差較大的異常數據，可以使用以下代碼：

import numpy as np
data = [1, 2, 3, 4, 5, 100, 6, 7, 8, 200]
mean = np.mean(data)
std = np.std(data)
threshold = 2.0
cleaned_data = [x for x in data if abs(x - mean) <= threshold * std]

1. 使用異常值檢測算法：使用專門的異常值檢測算法（例如箱線圖、離群點檢測等）來識別和去除異常數據。例如，可以使用 scipy 庫中的 scipy.stats.zscore 函數進行標準化，并將標準化后的數據與給定的閾值進行比較，將超過閾值的數據視為異常數據。以下是示例代碼：

from scipy import stats
data = [1, 2, 3, 4, 5, 100, 6, 7, 8, 200]
threshold = 2.0
z_scores = stats.zscore(data)
cleaned_data = [x for x, z in zip(data, z_scores) if abs(z) <= threshold]

根據具體需求和數據特點，選擇適合的方法來去除異常數據。

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