为了保证大家代码能够直接运行，我建议你们将日期修改为我下图的这种格式。

注意：大家必须用我的这篇博客中的excel转csv，将你的excel文件转化为csv文件进行操作，否则会报错编码错误。

注意 ：双变量提供了可视化二维图像，确定x轴y轴变量，同时也会输出异常值

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.cluster import DBSCAN
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
import matplotlib.pyplot as plt
from pylab import mpl
# 设置显示中文字体
mpl.rcParams["font.sans-serif"] = ["SimHei"]
# 设置正常显示符号
mpl.rcParams["axes.unicode_minus"] = False
# 尝试不同的编码读取CSV文件
try:
    data = pd.read_csv('fuhe_load_total.csv', encoding='gbk')
except UnicodeDecodeError:
    data = pd.read_csv('fuhe_load_total.csv', encoding='utf-8')
				
1. 引言
找出数据中的异常值是数据预处理的必备工作之一，如果数据中存在异常值对于一些数据分析算法具有重大的影响。
本文主要探讨关于寻找异常值（离群值）的注意事项。
2. 离群值
离群值是指跟大部分数据差异很大的样本。比如，在一项统计国民收入的例子中，少数富豪的收入就很像离群值。离群值对于一些数据分析方法会有很大的影响。我们不妨来举个栗子。
观察上图，为两个线性模型的分析结果，可以发现右侧只是增加一个离群值，我们的分析结果就会差很多。因此，如果没有处理好离群值，对于数据分析的结果可能会产生重大影响。
离群点，是一个数据对象，它显著不同于其他数据对象，与其他数据分布有较为显著的不同。有时也称非离群点为“正常数据”，离群点为“异常数据”。
离群点跟噪声数据不一样，噪声是被观测变量的随机误差或方差。一般而言，噪声在数据分析（包括离群点分析）中不是令人感兴趣的，需要在数据预处理中剔除的，减少对后续模型预估的影响，增加精度。
离群点检测是有意义的，因为怀疑产生它们的分布不同于产生其他数据的分布。因此，在离群点检测时，重要的是搞清楚是哪种外力产生的离群点。
				
DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise，具有噪声的基于密度的聚类方法)是一种很典型的密度聚类算法，和K-Means，BIRCH这些一般只适用于凸样本集的聚类相比，DBSCAN既可以适用于凸样本集，也可以适用于非凸样本集。这类密度聚类算法一般假定类别可以通过样本分布的紧密程度决定。同一类别的样本，他们之间的紧密相连的，也就是说，在该类别任意样本周围不远处一定有同类别的样本存在。
使用场景: 用于不均匀的簇大小，以及非平坦的集合结构
            
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教程涵盖了从基础的统计分析、数据预处理，到高级的机器学习算法、深度学习技术、自然语言处理等
                数据处理和分析之数据预处理：异常值处理(DBSCAN算法在异常值检测中的应用)