怎么写代码来计算dataframe当中的异常值比例
时间: 2023-03-03 18:15:13 浏览: 68
可以使用Pandas库中的Dataframe.describe()方法来计算dataframe中的异常值比例,具体代码如下:import pandas as pd
data = pd.DataFrame(data)
data.describe() # 计算dataframe中的异常值比例
相关问题
写一个使用robust方法求dataframe的异常值的python代码
以下是使用robust方法求dataframe的异常值的Python代码:
```python
import pandas as pd
from sklearn.covariance import EllipticEnvelope
# 创建一个DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10],
'B': [2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18, 20],
'C': [3, 6, 9, 12, 15, 18, 21, 24, 27, 30]})
# 使用EllipticEnvelope方法检测异常值
outlier_detector = EllipticEnvelope(contamination=0.1)
outlier_detector.fit(df)
outliers = outlier_detector.predict(df)
# 输出异常值
print(df[outliers == -1])
```
该代码使用了sklearn库中的EllipticEnvelope方法来检测DataFrame中的异常值。其中,contamination参数表示异常值的比例,这里设置为0.1。最后,输出了所有的异常值。
dataframe 去异常值
要去除 DataFrame 中的异常值,可以使用一些统计学方法来识别和删除它们。以下是一些可能有用的方法:
1. 使用箱线图识别异常值:箱线图可以帮助你识别 DataFrame 中的异常值。你可以使用 Pandas 中的“boxplot()”函数来绘制箱线图,并查看是否存在任何异常值。
2. 使用标准差识别异常值:你可以计算 DataFrame 中每个列的标准差,并将其与均值进行比较。如果某个值与均值相差很大,则可以将其视为异常值。
3. 使用 Z 分数识别异常值:你可以计算 DataFrame 中每个值的 Z 分数,并将其与一些阈值进行比较。如果某个值的 Z 分数超过这些阈值,则可以将其视为异常值。
一旦你识别了 DataFrame 中的异常值,你可以使用 Pandas 中的“drop()”函数删除它们。例如,你可以使用以下代码删除 DataFrame 中的所有异常值:
```
df = df[(np.abs(stats.zscore(df)) < 3).all(axis=1)]
```
这将删除 DataFrame 中所有 Z 分数超过 3 的值。
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