Pandas 从数据框中删除异常值 - Python

在数据分析中，异常值是数据集中与其他观测值显著不同的值。在实践中，这可能是由于误差、可怕的测量或真正的离群值引起的。为了减少这些异常值对数据分析的影响，我们需要从数据集中删除它们。

在 Python 中，我们可以使用 Pandas 库来删除数据框中的异常值。Pandas 是一个强大的数据分析工具，提供了许多功能来处理数据集。

代码示例

以下代码示例演示如何使用 Pandas 从数据框中删除异常值。

import pandas as pd

# 创建一个数据框
data = {'name': ['A', 'B', 'C', 'D', 'E'],
        'score': [90, 85, 92, -10, 78]}

df = pd.DataFrame(data)

# 显示数据框
print(df)

# 删除异常值
df = df[df['score'] > 0]

# 显示删除异常值后的数据框
print(df)

输出结果：

  name  score
0    A     90
1    B     85
2    C     92
3    D    -10
4    E     78

  name  score
0    A     90
1    B     85
2    C     92
4    E     78

在这个例子中，我们创建了一个包含名字和分数的数据框。其中有一个负值是异常值。我们使用 df = df[df['score'] > 0] 这一行代码来从数据框中删除分数小于等于 0 的行，从而删除了异常值。

结论

在本文中，我们介绍了使用 Pandas 从数据框中删除异常值的方法。Pandas 提供了许多功能来方便地处理数据集，可以大大减少数据分析中的异常值影响。