pandas清洗带问号的异常值

如果你的数据中包含了带有问号的异常值，可以使用 pandas 中的 replace() 方法将其替换成 NaN 值，然后再使用 dropna() 方法删除这些 NaN 值所在的行或列。

例如，假设你的数据 DataFrame 名称为 df，其中包含了一个名为 'col_name' 的列，其中带有问号的异常值需要清洗。你可以使用以下代码来清洗异常值：

import pandas as pd

# 将异常值替换成 NaN 值
df['col_name'] = df['col_name'].replace('?', np.nan)

# 删除包含 NaN 值的行或列
df = df.dropna()

这样，带有问号的异常值就被成功清洗掉了。如果你只想删除包含异常值的行或列，可以使用 dropna() 方法的 subset 参数指定需要检查的列。例如，如果你只想删除 'col_name' 列中包含异常值的行，可以使用以下代码：

df = df.dropna(subset=['col_name'])

相关问题

pandas箱线图删除异常值

要删除 pandas 箱线图中的异常值，可以使用以下步骤：

1. 导入 pandas 和 matplotlib.pyplot 库：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

2. 读取数据集并创建箱线图：

data = pd.read_csv('data.csv')  # 替换为你的数据集路径
data.boxplot()
plt.show()

这将创建一个包含所有列的箱线图。

3. 查找异常值：
使用统计学概念中的箱线图规则来确定异常值。根据这些规则，异常值定义为箱线图中的低于下四分位数（Q1）1.5倍 IQR（Q3 - Q1）或高于上四分位数（Q3）1.5倍 IQR 的值。

Q1 = data.quantile(0.25)
Q3 = data.quantile(0.75)
IQR = Q3 - Q1

lower_bound = Q1 - 1.5 * IQR
upper_bound = Q3 + 1.5 * IQR

outliers = data[(data < lower_bound) | (data > upper_bound)]

4. 删除异常值：
可以选择删除异常值或者将它们替换为缺失值（NaN）。以下是删除异常值的示例代码：

data_no_outliers = data[~((data < lower_bound) | (data > upper_bound)).any(axis=1)]

这将创建一个新的数据集 `data_no_outliers`，其中不包含异常值。

请注意，执行此操作可能会导致数据丢失。因此，在删除异常值之前，请确保仔细检查数据，并确定是否有必要删除异常值。

pandas画箱线图去异常值

### 回答1：
在Pandas中，可以使用`describe()`函数来获取数据的基本统计信息，如最大值、最小值、均值、中位数和四分位数等。而箱线图就是基于四分位数来绘制的，因此我们可以利用`describe()`函数来获取四分位数，并根据四分位数来去除异常值。

具体地，我们可以使用以下代码来去除异常值：

import pandas as pd
import numpy as np

# 生成随机数据
data = pd.DataFrame(np.random.randn(100, 4), columns=['A', 'B', 'C', 'D'])

# 获取四分位数
q1 = data.quantile(q=0.25)
q3 = data.quantile(q=0.75)
iqr = q3 - q1

# 去除异常值
data = data[~((data < (q1 - 1.5 * iqr)) | (data > (q3 + 1.5 * iqr))).any(axis=1)]

# 绘制箱线图
data.plot(kind='box')

这段代码首先生成了一个随机数据集，然后使用`quantile()`函数获取数据的四分位数，接着计算出IQR（即四分位距），最后使用`any()`函数和`~`符号去除了异常值，并绘制了箱线图。

### 回答2：
Pandas是一个开源的Python数据分析库，它提供了丰富的数据处理和分析工具。而箱线图是一种可视化工具，用于显示数据的分布情况以及异常值的存在。

绘制箱线图的第一步是先获取数据并使用Pandas进行数据清洗和预处理。在数据清洗过程中，可以使用Pandas中的函数来处理缺失值或异常值。

在Pandas中，可以使用`read_csv()`函数导入数据，并使用`dropna()`函数删除含有缺失值的行或列。接下来，使用`describe()`函数来获取数据的统计信息，包括均值、标准差、最小值、最大值等。

绘制箱线图需要用到Matplotlib库，而Pandas对Matplotlib进行了封装，因此可以直接通过Pandas的绘图函数来绘制箱线图。使用`plot()`函数，并将参数`kind='box'`设置为绘制箱线图。

由于箱线图能够展示数据的分布情况和异常值，所以绘制好箱线图后，我们可以根据箱线图中的异常值来进行处理。一般来说，箱线图中被定义为异常值的数据是根据统计学的常用方法，例如Tukey's fences或三个标准差等。

对于异常值的处理，可以根据业务需求来选择是删除异常值、替换为其他值或者保留原样。如果要删除异常值，可以使用Pandas的`drop()`函数或者通过布尔索引进行过滤。如果要替换异常值，可以使用Pandas的`fillna()`函数或者其他相关函数进行处理。

综上所述，Pandas提供了强大的数据处理和分析功能，而通过使用Pandas绘制箱线图可以帮助我们快速发现异常值并进行处理。

### 回答3：
pandas是一个功能强大的Python库，用于数据处理和分析。它提供了一个方便的功能来可视化数据，其中之一就是绘制箱线图。

箱线图是一种可视化工具，用于显示数据的分布情况和异常值。它显示了数据的中位数、上下四分位数和上下边界。通过绘制箱线图，可以很容易地检测到是否存在异常值。

要使用pandas绘制箱线图并去除异常值，可以按照以下步骤进行操作：

1. 导入pandas库和绘图库（如matplotlib）。

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

2. 读取数据源。可以从文件中读取数据，如CSV文件，或者直接使用numpy数组。

data = pd.read_csv('data.csv')

3. 创建一个箱线图。可以使用`boxplot()`函数创建箱线图，并通过指定数据列来绘制。

plt.figure()
data.boxplot(column=['column1', 'column2', ...])

4. 去除异常值。可以通过设定箱线图中的上下边界来去除异常值。一般来说，异常值可以定义为超过上下四分位数一定倍数的值。默认情况下，pandas将上下边界设为1.5倍的四分位距。

plt.figure()
data.boxplot(column=['column1', 'column2', ...], whis=1.5)

5. 显示绘制结果。

plt.show()

通过以上步骤，就可以使用pandas绘制箱线图，并去除异常值。根据箱线图的结果，我们可以很容易地观察到数据的分布情况和异常值，以便进行进一步的数据分析和处理。