异常值删除 - Python

在数据处理中，异常值是指与数据集中其他观测值明显不同的值。在很多情况下，异常值可以对数据分析和建模产生严重的影响，因此需要将其删除。本文将介绍Python中如何删除异常值。

常用的异常值检测方法

在Python中，可使用以下方法检测异常值：

1. 箱线图检测法
2. 3σ原则检测法
3. 基于聚类的检测法
4. 基于统计分布的检测法

箱线图检测法

箱线图是一种可视化的方法，通过观测数据的四分位数范围来检测异常值。在Python中，我们可使用seaborn库中的boxplot()函数绘制箱线图，代码如下：

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

sns.boxplot(x=data['column_name'])
plt.show()

通过观察箱线图，我们可找出数据集中的异常值，并进行删除。

3σ原则检测法

3σ原则也称为3倍标准差原则，是统计学中常用的异常值检测方法。其基本思想是，如果数据集服从正态分布，那么异常值出现的概率非常小。在Python中，我们可使用以下代码实现3σ原则检测法：

upper = data['column_name'].mean() + 3 * data['column_name'].std()
lower = data['column_name'].mean() - 3 * data['column_name'].std()
data = data[(data['column_name'] > lower) & (data['column_name'] < upper)]

基于聚类的检测法

基于聚类的检测法是一种非参数方法，其基本思想是将数据集中的观测值聚类为不同的集群，然后比较每个集群的大小和密度，找出其中的异常观测值。在Python中，我们可使用scikit-learn库中的KMeans()函数进行聚类，代码如下：

from sklearn.cluster import KMeans

kmeans = KMeans(n_clusters=2, random_state=0).fit(data['column_name'].reshape(-1, 1))
data = data[kmeans.labels_ == 0]

基于统计分布的检测法

基于统计分布的检测法常用于非正态分布的数据集中，其基本思想是找出数据集中分布的尾部，并将其截断以消除异常值。在Python中，我们可使用SciPy库中的percentile()函数进行尾截操作，代码如下：

q1 = data['column_name'].quantile(0.25)
q3 = data['column_name'].quantile(0.75)
iqr = q3 - q1
upper = q3 + 1.5 * iqr
lower = q1 - 1.5 * iqr
data = data[(data['column_name'] > lower) & (data['column_name'] < upper)]

结语

本文介绍了Python中常用的四种异常值检测方法，并给出了相应的代码示例。无论哪种方法，选择合适的方式都需要结合实际数据集的情况，综合考虑多方因素，以确定最佳操作方式。