num_features=data.select_dtypes(exclude=['object','bool']).columns.tolist() for feature in num_features: Q1 = data[feature].quantile(q=0.25) Q3 = data[feature].quantile(q=0.75) IQR = Q3-Q1 top = Q3+1.5*IQR bot = Q1-1.5*IQR values=data[feature].values values[values > top] = top values[values < bot] = bot data[feature] = values.astype(data[feature].dtypes)

这段代码是用来处理数据中的异常值（outliers）。首先，代码会找出数据中所有数值型的特征（exclude=['object','bool']），并将这些特征名存入num_features列表中。接下来，对于num_features中的每一个特征，代码会计算该特征的第一四分位数Q1、第三四分位数Q3和四分位距IQR（IQR=Q3-Q1），然后通过计算上下界来判断该特征中是否存在异常值。如果该特征中存在异常值，就将其替换成上下界的值。最后，将替换后的值存回到原数据中，并将其转换成原来的数据类型。

相关问题

numerical_cols = data.select_dtypes(exclude = 'object').columns改为py spark语言

在pyspark中，我们可以使用`dtypes`属性获取DataFrame中所有列的名称和数据类型的元组列表，然后筛选出数值类型的列。以下是一个示例代码：

# 获取所有数值类型的列名
numerical_cols = [c[0] for c in data.dtypes if c[1] in ("int", "double", "float")]

其中，`data.dtypes`返回一个由列名和对应数据类型组成的元组列表，`if c[1] in ("int", "double", "float")`用于筛选出数值类型的列。`numerical_cols`即为所有数值类型列的列名列表。

Nu_feature = list(df.select_dtypes(exclude=['object']).columns) Ca_feature = list(df.select_dtypes(include=['object']).columns)

这是一个用于获取 Pandas DataFrame 中数值型和分类型特征名称的代码段。

`df.select_dtypes(exclude=['object'])` 选择了所有非分类型特征，也就是数值型特征，并且使用 `list()` 将这些特征的名称转换为列表形式。

`df.select_dtypes(include=['object'])` 选择了所有分类型特征，并且使用 `list()` 将这些特征的名称转换为列表形式。

这两个列表分别存储了数值型和分类型特征的名称，方便后续的数据处理和建模。