Pandas 在DataFrame中检测和排除异常值

在本文中，我们将介绍如何使用Pandas检测和排除在DataFrame中的异常值。异常值在数据分析中经常出现，可能是由于测量误差、随机扰动或非表示性数据等因素导致。异常值可以对数据的统计模型和分析产生不良影响，并可能导致错误的结论。因此，排除异常值在数据分析和建模中非常重要。

阅读更多：Pandas 教程

检测异常值

要检测DataFrame中的异常值，可以使用统计学方法和可视化方法。通过计算数据集的中心值和离散程度，可以使用标准差和四分位数识别异常值。下面是一些示例代码：

import pandas as pd

# 生成一个DataFrame
data = {'value': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]}
df = pd.DataFrame(data)

# 计算平均值和标准差
mean = df['value'].mean()
std = df['value'].std()

# 标准差方法识别异常值
cut_off = std * 3
lower, upper = mean - cut_off, mean + cut_off
outliers = [x for x in df['value'] if x < lower or x > upper]
print('标准差方法：{}'.format(outliers))

# 四分位数方法识别异常值
q1 = df['value'].quantile(0.25)
q3 = df['value'].quantile(0.75)
iqr = q3 - q1
cut_off = iqr * 1.5
lower, upper = q1 - cut_off, q3 + cut_off
outliers = [x for x in df['value'] if x < lower or x > upper]
print('四分位数方法：{}'.format(outliers))

使用可视化方法可以更容易地检测异常值。箱型图是一种常见的可视化工具，可以显示数据集的中位数、四分位数和异常值。下面是一些示例代码：

import seaborn as sns

# 生成一个DataFrame
data = {'value': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]}
df = pd.DataFrame(data)

# 箱型图识别异常值
sns.boxplot(x=df['value'])

排除异常值

在识别出DataFrame中的异常值后，可以采取多种方法来排除这些异常值。下面是一些示例代码：

# 生成一个DataFrame
data = {'value': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]}
df = pd.DataFrame(data)

# 计算中位数和标准差
median = df['value'].median()
std = df['value'].std()

# 标准差方法排除异常值
cut_off = std * 3
lower, upper = median - cut_off, median + cut_off
df = df[(df['value'] > lower) & (df['value'] < upper)]
print('标准差方法：{}'.format(df))

# 四分位数方法排除异常值
q1 = df['value'].quantile(0.25)
q3 = df['value'].quantile(0.75)
iqr = q3 - q1
cut_off = iqr * 1.5
lower, upper = q1 - cut_off, q3 + cut_off
df = df[(df['value'] > lower) & (df['value'] < upper)]
print('四分位数方法：{}'.format(df))

使用可视化方法也可以帮助排除异常值。根据箱型图的标准，可以将异常值定义为低于下四分位数或高于上四分位数1.5倍的距离的值。下面是一些示例代码：

# 生成一个DataFrame
data = {'value': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]}
df = pd.DataFrame(data)

# 箱型图排除异常值
q1 = df['value'].quantile(0.25)
q3 = df['value'].quantile(0.75)
iqr = q3 - q1
lower, upper = q1 - (1.5 * iqr), q3 + (1.5 * iqr)
df = df[(df['value'] >= lower) & (df['value'] <= upper)]
print('箱型图方法：{}'.format(df))