# 筛选异常值 outlier=data[~data['unix_time'].astype('str').str.match(pattern)]
时间: 2024-01-19 11:02:18 浏览: 30
好的,让我解释一下这段代码的作用。首先,这段代码假设有一个名为`data`的数据集,其中包含一个名为`unix_time`的列。这列数据是时间戳,但有些行可能包含异常值。为了筛选出这些异常值,代码中使用了正则表达式来匹配不符合特定格式的时间戳。
具体来说,`astype('str')`将`unix_time`列中的值转换为字符串类型,然后`str.match(pattern)`使用正则表达式`pattern`来匹配字符串中是否符合特定格式。最后,`~`符号表示取反,即找出不符合特定格式的行。这些行将被存储在`outlier`变量中。
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现已使用Pandas读取数据集loandata.csv请用盒图的方法检测数据集中loan_amnt的异常值,即超过上四分位+1.5倍IQR距离,或者下四分位-1.5倍IQR距离的点为异常值,并将异常值所在的索引存为outlier_index.提示:可以用describe()函数获取统计信息,或者使用np.percentile()、pandas中的quantile()得到上(下)四分位数,四分位距(IQR)就是上四分位与下四分位的差值。【输入形式】【输出形式】【样例输入】【样例输出】【样例说明】【评分标准】import pandas as pddef main(): loan_data = pd.read_csv("loandata.csv") loan_data.dropna(inplace=True) # 异常值检测 print(outlier_index)if __name__ == '__main__': main()
代码如下:
```python
import pandas as pd
import numpy as np
def main():
loan_data = pd.read_csv("loandata.csv")
loan_data.dropna(inplace=True)
# 异常值检测
q1 = loan_data['loan_amnt'].quantile(0.25)
q3 = loan_data['loan_amnt'].quantile(0.75)
iqr = q3 - q1
upper_bound = q3 + 1.5 * iqr
lower_bound = q1 - 1.5 * iqr
outlier_index = loan_data[(loan_data['loan_amnt'] > upper_bound) | (loan_data['loan_amnt'] < lower_bound)].index
print(outlier_index)
if __name__ == '__main__':
main()
```
其中,我们通过 `quantile()` 方法获取上下四分位数,然后通过计算四分位距 `IQR`,进而确定异常值的上下限。最后,我们通过索引获取异常值所在的行。
p_boxplot_exp_mt.gene = boxplot(sample_exp_mt.gene) > p_boxplot_exp_mt.gene = p_boxplot_exp_mt.gene + + geom_boxplot(color = "black", size = 0.25, outlier.shape = NA) + + xlab(NULL) + ylab("log2(CPM+1)") + + scale_color_manual(values = "black") + + stat_summary(fun = max, geom = "crossbar", color = "black", width = 0.1) + + stat_summary(fun = min, geom = "crossbar", color = "black", width = 0.1) + + theme(axis.line = element_line(color = "black", size = 0.25), + axis.ticks = element_line(color = "black", size = 0.25), + axis.text = element_text(color = "black", angle = 90, size = 18), + axis.title = element_text(color = "black", size = 18)) + + geom_text(data = sample_exp_mt.gene, aes(x = sample, y = median_expression, + label = paste0("Median: ", round(median_expression, 2))), + vjust = -1, hjust = -0.5, size = 4, color = "black")+ + theme(panel.background = element_blank()) Error in p_boxplot_exp_mt.gene + geom_boxplot(color = "black", size = 0.25, : non-numeric argument to binary operator
看起来您的代码中有一些问题,主要是在 `p_boxplot_exp_mt.gene = boxplot(sample_exp_mt.gene)` 这行代码中,您将 `boxplot` 的输出结果赋值给了 `p_boxplot_exp_mt.gene` 变量。但是,在后面的代码中,您却又将 `p_boxplot_exp_mt.gene` 作为一个 `ggplot` 对象进行操作,这就导致了一个类型不匹配的错误。
建议您将 `boxplot` 的输出结果转换为一个数据框,再使用 `ggplot` 进行绘图,如下所示:
```
# 将 boxplot 的输出结果转换为数据框
df_boxplot <- as.data.frame(p_boxplot_exp_mt.gene)
# 使用 ggplot 绘制箱线图
ggplot(df_boxplot, aes(x = "", y = sample_exp_mt.gene)) +
geom_boxplot(color = "black", size = 0.25, outlier.shape = NA) +
xlab(NULL) +
ylab("log2(CPM+1)") +
scale_color_manual(values = "black") +
stat_summary(fun = max, geom = "crossbar", color = "black", width = 0.1) +
stat_summary(fun = min, geom = "crossbar", color = "black", width = 0.1) +
theme(axis.line = element_line(color = "black", size = 0.25),
axis.ticks = element_line(color = "black", size = 0.25),
axis.text = element_text(color = "black", angle = 90, size = 18),
axis.title = element_text(color = "black", size = 18)) +
geom_text(data = df_boxplot, aes(x = 1, y = median,
label = paste0("Median: ", round(median, 2))),
vjust = -1, hjust = -0.5, size = 4, color = "black") +
theme(panel.background = element_blank())
```
这样可以避免 `p_boxplot_exp_mt.gene` 类型不匹配的错误。