sklearn去极值

要使用sklearn去极值，你可以使用RobustScaler或QuantileTransformer。

1. 使用RobustScaler:

   from sklearn.preprocessing import RobustScaler

   # 创建RobustScaler对象
   scaler = RobustScaler()

   # 将数据拟合到scaler
   scaler.fit(X)

   # 转换数据
   X_scaled = scaler.transform(X)

2. 使用QuantileTransformer:

   from sklearn.preprocessing import QuantileTransformer
   
   # 创建QuantileTransformer对象
   scaler = QuantileTransformer(output_distribution='normal')

   # 将数据拟合到scaler
   scaler.fit(X)

   # 转换数据
   X_scaled = scaler.transform(X)

相关问题

dataframe去极值

你可以使用以下方法来对DataFrame进行去极值处理：

1. 根据指定的方法计算异常值的阈值，例如使用3σ法则（三倍标准差）或箱线图等。
2. 使用计算得到的阈值，将超过阈值的数值替换为边界值，例如将超过上限阈值的数值替换为上限，将低于下限阈值的数值替换为下限。
3. 或者你也可以选择删除异常值所在的行。

以下是一个示例代码，演示如何使用3σ法则对DataFrame进行去极值处理：

import numpy as np
import pandas as pd

# 创建一个示例DataFrame
data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5, 100],
        'B': [10, 20, 30, 40, 50, 200]}
df = pd.DataFrame(data)

# 计算每列数据的均值和标准差
mean = df.mean()
std = df.std()

# 计算上限和下限阈值
threshold = 3 * std

# 将超过阈值的数值替换为边界值
df[df > (mean + threshold)] = mean + threshold
df[df < (mean - threshold)] = mean - threshold

# 打印处理后的DataFrame
print(df)

在这个例子中，我们首先计算了每列数据的均值和标准差。然后，根据3σ法则，计算了上限和下限的阈值。最后，使用DataFrame的索引功能将超过阈值的数值替换为边界值。

这只是一个简单的示例，你可以根据你的具体需求和数据情况来选择合适的方法和阈值。

Python用MAD去极值方法

在 Python 中，可以使用 MAD（Median Absolute Deviation）方法来去除数据的极值。MAD 方法是基于中位数的方法，其计算步骤如下：

1. 计算数据的中位数（即将数据升序排列后，位于中间位置的数值）。

2. 计算每个数据与中位数的差值的绝对值，然后求这些差值的中位数，即 MAD。

3. 根据 MAD 的大小，可以将数据中与中位数的差值较大的数据视为极值，并将其去除。

下面是使用 Python 实现 MAD 去极值的代码示例：

import numpy as np

def mad_method(data, threshold=3.5):
    """
    MAD去极值方法
    :param data: 待处理数据
    :param threshold: 阈值，默认为3.5
    :return: 去除极值后的数据
    """
    median = np.median(data) # 计算中位数
    mad = np.median(np.abs(data - median)) # 计算MAD
    modified_z_scores = 0.6745 * (data - median) / mad # 计算modified Z-score
    return data[modified_z_scores < threshold] # 去除极值

# 测试
data = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 100])
print(mad_method(data)) # 输出 [1 2 3 4 5]

在上面的代码中，我们使用了 `numpy` 库来计算中位数和 MAD。在计算 modified Z-score 时，我们使用了一个常数值 0.6745，它是为了使 modified Z-score 的分布与正态分布相同而选择的。最后，我们根据 modified Z-score 是否小于阈值来决定是否去除该数据。