python经典的筛选异常值的方法及其使用

在Python中，筛选异常值通常涉及到识别和移除数据集中不符合预期模式的观测值。异常值可能是由错误、噪声或者其他不相关因素引起的，因此在进行数据分析之前，通常需要进行异常值的识别和处理。以下是几种经典的筛选异常值的方法及其使用方法：

1. IQR（四分位距）方法：这是一种基于箱型图的异常值检测方法。四分位距（Interquartile Range，IQR）是第三四分位数（Q3）与第一四分位数（Q1）之间的差值。通常认为小于Q1 - 1.5*IQR或大于Q3 + 1.5*IQR的值为异常值。

   import numpy as np

   # 假设data是你要检测的数组
   data = np.array([你的数据列表])

   # 计算Q1和Q3
   Q1 = np.percentile(data, 25)
   Q3 = np.percentile(data, 75)
   IQR = Q3 - Q1

   # 定义异常值范围
   lower_bound = Q1 - 1.5 * IQR
   upper_bound = Q3 + 1.5 * IQR

   # 筛选出异常值
   outliers = data[(data < lower_bound) | (data > upper_bound)]

2. 标准差方法：这种方法基于数据的标准差来识别异常值。通常认为小于均值减去两倍标准差或大于均值加上两倍标准差的值为异常值。

   import numpy as np

   # 假设data是你要检测的数组
   data = np.array([你的数据列表])

   # 计算均值和标准差
   mean = np.mean(data)
   std_dev = np.std(data)

   # 定义异常值范围
   lower_bound = mean - 2 * std_dev
   upper_bound = mean + 2 * std_dev

   # 筛选出异常值
   outliers = data[(data < lower_bound) | (data > upper_bound)]

3. Z分数方法：Z分数表示数据点与均值的偏差，用标准差的倍数来表示。Z分数大于3或小于-3的数据点通常被认为是异常值。

   import numpy as np

   # 假设data是你要检测的数组
   data = np.array([你的数据列表])

   # 计算均值和标准差
   mean = np.mean(data)
   std_dev = np.std(data)

   # 计算Z分数
   z_scores = (data - mean) / std_dev

   # 定义异常值范围
   outliers = data[np.abs(z_scores) > 3]