异常值删除 pandas - Python

在数据分析中，经常会遇到异常值的情况。删除异常值是一个常见的数据清洗步骤。在Python中，可以使用pandas库来进行异常值的删除。

什么是异常值？

异常值，也称为离群值，是指与其他样本明显不同的极端数据点。在数据分析中，异常值可能是由于数据输入错误或测量设备故障导致的。在某些情况下，异常值可能会影响到模型的准确性。因此，删除异常值是一个重要的数据清洗步骤。

如何识别异常值？

通常使用箱线图来可视化数据并检测异常值。箱线图是一种通过图形化展示数据分布来检测异常值的方法。箱线图可以显示数据的中位数、四分位数以及上下限。

如何删除异常值？

在pandas中，可以使用.describe()方法获取数据的描述性统计信息，然后使用.quantile()方法计算数据的分位数。通过分位数可以确定上下限并删除系统中的异常值。

# 导入 pandas 库
import pandas as pd

# 读取数据文件
df = pd.read_csv('data.csv')

# 使用 describe 方法获取数据的描述性统计信息
desc = df.describe()

# 计算第一和第三四分位数
q1 = desc.loc['25%']
q3 = desc.loc['75%']

# 计算 IQR (Interquartile Range)
iqr = q3 - q1

# 确定上下限
upper_limit = q3 + 1.5 * iqr
lower_limit = q1 - 1.5 * iqr

# 删除上下限之外的异常值
df = df[(df > lower_limit) & (df < upper_limit)]

# 打印清理后的数据
print(df)

上述方式将删除数据集中所有异常值之外的值。在某些情况下，可以使用其他方法来处理异常值，例如替换为中位数或使用其他统计方法来修复异常值。

总结

使用pandas库可以轻松地删除异常值。通过可视化数据并计算分位数可以识别异常值。使用.quantile()方法可以计算分位数。通过计算上下限并使用布尔过滤器，可以删除异常值。可以使用其他方法来处理异常值，例如替换为中位数或使用其他统计方法来修复异常值。