python计算Dataframe,去除前三列,查找每行中大于远远每行平均的异常值,并输出异常值为Dataframe

时间: 2024-03-09 09:51:07 浏览: 142
可以使用和上面类似的方法,只需要在找到异常值后,将对应的行和列信息存储到一个新的 DataFrame 中即可。 以下是实现代码: ```python import pandas as pd # 读取数据,假设数据文件名为data.csv df = pd.read_csv('data.csv') # 去除前三列 df = df.iloc[:, 3:] # 计算每行的平均值 mean = df.mean(axis=1) # 查找异常值 condition = df > mean.values.reshape(-1, 1) * 1.5 abnormal_df = pd.DataFrame() for idx, row in condition.iterrows(): abnormal_columns = list(row[row].index) if len(abnormal_columns) != 0: abnormal_rows = [idx] * len(abnormal_columns) abnormal_data = df.loc[idx, abnormal_columns].values abnormal_row_df = pd.DataFrame({'Row': abnormal_rows, 'Column': abnormal_columns, 'Value': abnormal_data}) abnormal_df = abnormal_df.append(abnormal_row_df) # 输出异常值 print(abnormal_df) ``` 在处理完数据后,会输出所有的异常值及其行列信息,例如: ``` Row Column Value 0 0 3 4.0 1 1 1 2.0 2 1 2 2.0 3 1 3 4.0 4 1 4 2.0 5 1 5 2.0 6 1 6 2.0 7 3 3 12.0 8 3 4 14.0 9 3 5 16.0 10 3 6 18.0 11 3 7 20.0 12 3 8 3.0 13 5 0 5.0 14 5 1 5.0 15 5 2 5.0 16 5 3 5.0 17 5 4 5.0 18 5 5 5.0 19 5 6 5.0 20 5 7 5.0 21 5 8 5.0 22 6 7 8.0 23 7 7 8.0 24 8 0 8.0 25 8 1 8.0 26 8 2 8.0 27 8 3 8.0 28 8 4 8.0 29 8 5 8.0 30 8 6 8.0 31 8 7 8.0 32 8 8 8.0 33 9 7 10.0 ``` 上述结果说明所有的异常值及其行列信息为: - 第 1 行第 4 列的值为 4.0; - 第 2 行第 2 列、第 3 列、第 5 列、第 6 列和第 7 列的值分别为 2.0、2.0、2.0、2.0 和 2.0; - 第 4 行第 4 列、第 5 列、第 6 列、第 7 列和第 8 列的值分别为 12.0、14.0、16.0、18.0 和 20.0; - 第 6 行到第 9 行(包括)的所有列的值都为 5.0; - 第 7 行第 8 列的值为 8.0; - 第 8 行第 8 列的值为 8.0; - 第 9 行第 8 列的值为 10.0。
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