print('='*20,'删除异常值之前','='*20,'\n', data3.shape)优化代码

可以使用链式操作来优化代码，同时输出结果。具体如下：

# 删除异常值前
print('='*20,'删除异常值之前','='*20)
print('数据形状:', data3.shape)

# 删除异常值
data3 = data3.drop(data3[data3['Age'] > 100].index)
data3 = data3.drop(data3[data3['Fare'] > 500].index)

# 删除异常值后
print('='*20,'删除异常值之后','='*20)
print('数据形状:', data3.shape)

这样的代码更加简洁明了，并且能够直接输出删除异常值前后的数据形状。

相关问题

def outliers_proc(data, col_name, scale = 3): # data：原数据 # col_name：要处理异常值的列名称 # scale：用来控制删除尺度的 def box_plot_outliers(data_ser, box_scale): iqr = box_scale * (data_ser.quantile(0.75) - data_ser.quantile(0.25)) # quantile是取出数据对应分位数的数值 val_low = data_ser.quantile(0.25) - iqr # 下界 val_up = data_ser.quantile(0.75) + iqr # 上界 rule_low = (data_ser < val_low) # 筛选出小于下界的索引 rule_up = (data_ser > val_up) # 筛选出大于上界的索引 return (rule_low, rule_up),(val_low, val_up) data_n = data.copy() data_series = data_n[col_name] # 取出对应数据 rule, values = box_plot_outliers(data_series, box_scale = scale) index = np.arange(data_series.shape[0])[rule[0] | rule[1]] # 先产生0到n-1，然后再用索引把其中处于异常值的索引取出来 print("Delete number is {}".format(len(index))) data_n = data_n.drop(index) # 整行数据都丢弃 data_n.reset_index(drop = True, inplace = True) # 重新设置索引 print("Now column number is:{}".format(data_n.shape[0])) index_low = np.arange(data_series.shape[0])[rule[0]] outliers = data_series.iloc[index_low] # 小于下界的值 print("Description of data less than the lower bound is:") print(pd.Series(outliers).describe()) index_up = np.arange(data_series.shape[0])[rule[1]] outliers = data_series.iloc[index_up] print("Description of data larger than the lower bound is:") print(pd.Series(outliers).describe()) fig, axes = plt.subplots(1,2,figsize = (10,7)) ax1 = sns.boxplot(y = data[col_name], data = data, palette = "Set1", ax = axes[0]) ax1.set_title("处理异常值前") ax2 = sns.boxplot(y = data_n[col_name], data = data_n, palette = "Set1", ax = axes[1]) ax2.set_title("处理异常值后") return data_n代码每一行解析

这是一个用于处理异常值的函数，其输入为原始数据、要处理异常值的列名称和处理异常值的尺度。函数内部定义了一个嵌套函数 box_plot_outliers，用于通过箱型图的方法找出异常值的索引，并返回删除异常值后的数据、删除的样本数、小于下界的值的描述统计和大于上界的值的描述统计。主函数中先将原始数据复制到一个新的变量 data_n 中，然后取出要处理的列数据 data_series，调用 box_plot_outliers 函数找到要删除的异常值的索引，再根据索引从 data_n 中删除异常值，并重新设置索引。最后，将处理前后的箱型图绘制出来，返回处理后的数据。

使用jupyter怎么，输出删除异常值之后的形状

在Jupyter中使用Python的pandas库可以很容易地删除异常值，并查看数据的形状。下面是一个简单的步骤说明：

1. 首先，你需要加载pandas库，如果还未安装可以使用pip安装。
2. 使用pandas读取数据，可以是CSV、Excel或其他格式的文件。
3. 使用适当的逻辑来识别并删除异常值。异常值的判断标准可能基于统计学（如z-score、IQR等）或者业务规则。
4. 删除异常值后，使用`shape`属性来获取并输出数据的新形状。

这里是一个简单的代码示例：

import pandas as pd

# 假设有一个DataFrame df，其中包含了你要处理的数据
# df = pd.read_csv('your_file.csv')  # 读取CSV文件，也可以使用其他方式读取数据

# 一个示例的DataFrame
data = {
    'A': [1, 2, 3, 100, 5, 6],
    'B': [1, 2, 3, 4, 5, 100]
}
df = pd.DataFrame(data)

# 假设我们使用简单的标准来确定异常值：如果值大于某个阈值则视为异常，这里以50为例子
threshold = 50
df_filtered = df[df < threshold]

# 删除有缺失值的行（如果需要）
df_filtered = df_filtered.dropna()

# 打印删除异常值后的DataFrame的形状
print(df_filtered.shape)

执行上述代码后，`df_filtered.shape`将会输出删除异常值之后DataFrame的形状（行数和列数）。