python时间序列异常值查找_Python时间序列缺失值的处理方法（日期缺失填充）

对于时间序列数据，常常会出现缺失值和异常值，这对数据分析和建模都会带来影响。下面分别介绍一下处理方法。

一、缺失值处理

1.删除缺失值

对于缺失值比较多的数据，可以考虑直接删除缺失值。Pandas库中的dropna()函数可以删除缺失值。

import pandas as pd

data = pd.read_csv("data.csv")
data.dropna(inplace=True)   # 删除缺失值

2.插值填充

如果数据中的缺失值比较少，可以考虑使用插值法填充缺失值。Pandas库中的interpolate()函数可以进行插值填充。

import pandas as pd

data = pd.read_csv("data.csv")
data.interpolate(inplace=True)   # 插值填充缺失值

3.向前填充和向后填充

对于时间序列数据，可以使用向前填充和向后填充来填充缺失值。Pandas库中的ffill()函数可以进行向前填充，bfill()函数可以进行向后填充。

import pandas as pd

data = pd.read_csv("data.csv")
data.fillna(method="ffill", inplace=True)   # 向前填充缺失值
data.fillna(method="bfill", inplace=True)   # 向后填充缺失值

二、异常值处理

1.删除异常值

可以使用Pandas库中的quantile()函数来计算数据的分位数，并删除超出分位数范围的数据。

import pandas as pd

data = pd.read_csv("data.csv")
q1 = data.quantile(0.25)
q3 = data.quantile(0.75)
iqr = q3 - q1
data = data[(data > q1 - 1.5 * iqr) & (data < q3 + 1.5 * iqr)]

2.替换异常值

可以使用Pandas库中的replace()函数来替换异常值。

import pandas as pd

data = pd.read_csv("data.csv")
mean = data.mean()
std = data.std()
data[(data < mean - 3 * std) | (data > mean + 3 * std)] = mean