用python写一段获取表格数据,对表格的缺失值插值处理,对异常值进行线性回归替代的代码
时间: 2023-06-18 21:02:23 浏览: 66
以下是一个简单的示例代码,用于从 Excel 表格中获取数据,处理缺失值和异常值:
```python
import pandas as pd
from sklearn.linear_model import LinearRegression
# 读取 Excel 表格数据
df = pd.read_excel('data.xlsx')
# 处理缺失值,使用均值填充
df.fillna(df.mean(), inplace=True)
# 处理异常值,使用线性回归替代
for col in df.columns:
# 计算均值和标准差
mean = df[col].mean()
std = df[col].std()
# 计算异常值的阈值
threshold = mean + 3 * std
# 获取异常值的索引
outliers = df[(df[col] > threshold) | (df[col] < -threshold)].index
# 使用线性回归替代异常值
for idx in outliers:
# 获取异常值前后的数据
prev_idx = idx - 1
next_idx = idx + 1
prev_val = df.loc[prev_idx, col] if prev_idx >= 0 else df.loc[next_idx, col]
next_val = df.loc[next_idx, col] if next_idx < len(df) else df.loc[prev_idx, col]
# 训练线性回归模型
X = [[prev_idx], [next_idx]]
y = [prev_val, next_val]
model = LinearRegression()
model.fit(X, y)
# 替代异常值
df.loc[idx, col] = model.predict([[idx]])[0]
# 输出处理后的数据
print(df)
```
需要注意的是,这只是一个简单的示例代码,实际情况可能会更加复杂。例如,处理异常值时可能需要考虑更多的因素,而不仅仅是均值和标准差。因此,建议根据具体情况进行调整和优化。
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