Os outliers geralmente representam dados com valores absurdos que representam erro nos dados coletados. Analise o seguinte código em Python:

import numpy as np
import pandas as pd
from scipy import stats

data = {'A':[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,1000]}
df = pd.DataFrame(data)
z_scores = np.abs(stats.zscore(df['A']))
threshold = 3
outlier_indices = np.where(z_scores) > threshold) [0]
clean_df = df.drop(outlier_indices)

É correto afirmar que a variável “clean_df” armazena