jupter notebook中已知def IQR_Outliers(Ser): """ Ser：进行异常值分析的DataFrame的某一列 """ Low = Ser.quantile(0.25) - 1.5 * (Ser.quantile(0.75) - Ser.quantile(0.25)) Up = Ser.quantile(0.75) + 1.5 * (Ser.quantile(0.75) - Ser.quantile(0.25)) index = (Ser < Low) | (Ser > Up) Outliers = Ser.loc[index] return Outliers，如何删除shiyan2中所有异常值

假设你要删除shiyan2数据集中所有异常值，可以按照以下步骤进行：

1. 导入数据集

import pandas as pd
df = pd.read_csv('shiyan2.csv')

2. 找出所有异常值

outliers = IQR_Outliers(df['列名'])

其中，将 `列名` 替换为你要进行异常值分析的列名。`outliers` 是一个包含所有异常值的 Pandas Series 对象。

3. 删除所有异常值

df = df[~df['列名'].isin(outliers)]

这里使用了 `isin()` 函数，将 `~` 取反操作符用于选择不在 `outliers` 中的行。最后，重新赋值给 `df` 变量，就可以得到删除所有异常值后的数据集。

相关问题

def outliers_proc(data, col_name, scale = 3): # data：原数据 # col_name：要处理异常值的列名称 # scale：用来控制删除尺度的 def box_plot_outliers(data_ser, box_scale): iqr = box_scale * (data_ser.quantile(0.75) - data_ser.quantile(0.25)) # quantile是取出数据对应分位数的数值 val_low = data_ser.quantile(0.25) - iqr # 下界 val_up = data_ser.quantile(0.75) + iqr # 上界 rule_low = (data_ser < val_low) # 筛选出小于下界的索引 rule_up = (data_ser > val_up) # 筛选出大于上界的索引 return (rule_low, rule_up),(val_low, val_up) data_n = data.copy() data_series = data_n[col_name] # 取出对应数据 rule, values = box_plot_outliers(data_series, box_scale = scale) index = np.arange(data_series.shape[0])[rule[0] | rule[1]] # 先产生0到n-1，然后再用索引把其中处于异常值的索引取出来 print("Delete number is {}".format(len(index))) data_n = data_n.drop(index) # 整行数据都丢弃 data_n.reset_index(drop = True, inplace = True) # 重新设置索引 print("Now column number is:{}".format(data_n.shape[0])) index_low = np.arange(data_series.shape[0])[rule[0]] outliers = data_series.iloc[index_low] # 小于下界的值 print("Description of data less than the lower bound is:") print(pd.Series(outliers).describe()) index_up = np.arange(data_series.shape[0])[rule[1]] outliers = data_series.iloc[index_up] print("Description of data larger than the lower bound is:") print(pd.Series(outliers).describe()) fig, axes = plt.subplots(1,2,figsize = (10,7)) ax1 = sns.boxplot(y = data[col_name], data = data, palette = "Set1", ax = axes[0]) ax1.set_title("处理异常值前") ax2 = sns.boxplot(y = data_n[col_name], data = data_n, palette = "Set1", ax = axes[1]) ax2.set_title("处理异常值后") return data_n代码每一行解析

这是一个用于处理异常值的函数，其输入为原始数据、要处理异常值的列名称和处理异常值的尺度。函数内部定义了一个嵌套函数 box_plot_outliers，用于通过箱型图的方法找出异常值的索引，并返回删除异常值后的数据、删除的样本数、小于下界的值的描述统计和大于上界的值的描述统计。主函数中先将原始数据复制到一个新的变量 data_n 中，然后取出要处理的列数据 data_series，调用 box_plot_outliers 函数找到要删除的异常值的索引，再根据索引从 data_n 中删除异常值，并重新设置索引。最后，将处理前后的箱型图绘制出来，返回处理后的数据。

python查找Dataframe中每一列的异常值，并输出

可以使用以下代码来查找DataFrame中每一列的异常值：

import pandas as pd

# 创建一个包含异常值的DataFrame
data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5, 6],
        'B': [2, 4, 6, 8, 10, 12],
        'C': [3, 6, 9, 12, 15, 18],
        'D': [4, 8, 16, 32, 64, 128],
        'E': [1, 2, 3, 4, 5, 1000]}
df = pd.DataFrame(data)

# 定义一个函数来查找异常值
def find_outliers(column):
    q1 = column.quantile(0.25)
    q3 = column.quantile(0.75)
    iqr = q3 - q1
    outliers = column[(column < q1 - 1.5 * iqr) | (column > q3 + 1.5 * iqr)]
    return outliers

# 对每一列应用函数并输出结果
for col in df.columns:
    outliers = find_outliers(df[col])
    if len(outliers) > 0:
        print("Column {} has outliers: {}".format(col, outliers.tolist()))
    else:
        print("Column {} has no outliers".format(col))

该代码首先创建一个包含异常值的DataFrame，然后定义了一个函数 `find_outliers()` 来查找每一列的异常值。该函数使用四分位数和四分位距（IQR）来计算异常值，并返回一个包含异常值的Series对象。

接下来，对于每一列，我们都应用 `find_outliers()` 函数，并输出结果。如果该列中有异常值，则输出异常值的列表。否则，输出该列没有异常值。