异常值处理python实现
时间: 2023-08-01 15:11:21 浏览: 67
异常值处理是数据预处理的一个重要步骤,可以帮助清理数据并提高模型的准确性。以下是一些常见的异常值处理方法的Python实现示例:
1. 基于标准差的Z-score方法:
```python
import numpy as np
def remove_outliers_zscore(data, threshold=3):
mean = np.mean(data)
std = np.std(data)
z_scores = [(x - mean) / std for x in data]
filtered_data = [x for x, z in zip(data, z_scores) if abs(z) <= threshold]
return filtered_data
```
2. 基于百分位数的IQR方法:
```python
import numpy as np
from scipy import stats
def remove_outliers_iqr(data, threshold=1.5):
q25, q75 = np.percentile(data, 25), np.percentile(data, 75)
iqr = q75 - q25
filtered_data = [x for x in data if (q25 - threshold * iqr) <= x <= (q75 + threshold * iqr)]
return filtered_data
```
3. 基于箱线图的Tukey方法:
```python
import numpy as np
import seaborn as sns
def remove_outliers_tukey(data):
q25, q75 = np.percentile(data, 25), np.percentile(data, 75)
iqr = q75 - q25
lower_bound = q25 - 1.5 * iqr
upper_bound = q75 + 1.5 * iqr
filtered_data = [x for x in data if lower_bound <= x <= upper_bound]
return filtered_data
```
这些方法可以根据具体情况选择使用,也可以根据需要进行参数调整。注意,在应用这些方法之前,需要确保数据已经被处理成数值型数据。此外,这些方法只是一些常见的异常值处理方法,实际情况可能需要根据数据的特点选择其他方法。
相关推荐
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![-](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_column_c1.png)
![-](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_column_c1.png)
![-](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_column_c1.png)
![-](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_column_c1.png)
![-](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_column_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)