代码实现用箱型图法去除dataframe异常值
时间: 2023-12-04 21:01:32 浏览: 27
好的,关于你的问题,使用箱型图法去除DataFrame中的异常值的代码实现如下:
```python
import pandas as pd
def remove_outliers(df, column_name):
Q1 = df[column_name].quantile(0.25)
Q3 = df[column_name].quantile(0.75)
IQR = Q3 - Q1
lower_bound = Q1 - 1.5 * IQR
upper_bound = Q3 + 1.5 * IQR
df = df[(df[column_name] >= lower_bound) & (df[column_name] <= upper_bound)]
return df
# 示例用法
data = {'name': ['John', 'Mary', 'Peter', 'Steve', 'Dave'],
'age': [28, 35, 42, 31, 23],
'income': [50000, 65000, 80000, 70000, 45000]}
df = pd.DataFrame(data)
# 使用箱型图法去除income中的异常值
df = remove_outliers(df, 'income')
print(df)
```
这段代码会根据DataFrame中指定列(column_name)的数据,使用箱型图法去掉异常值,返回处理后的DataFrame。
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代码实现用箱型图法去除dataframe异常值并用均值填充缺失值
好的,请稍等片刻,我会为您搜索和整理相关的代码实现。以下是Python代码实现用箱型图法去除DataFrame异常值并用均值填充缺失值:
``` python
import pandas as pd
import numpy as np
def remove_outliers(df):
Q1 = df.quantile(0.25)
Q3 = df.quantile(0.75)
IQR = Q3 - Q1
low = Q1 - 1.5 * IQR
high = Q3 + 1.5 * IQR
df = df[(df > low) & (df < high)]
return df
def fill_missing(df):
df.fillna(df.mean(), inplace=True)
return df
# example usage
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5], 'B': [-10, 20, 30, 40, 50], 'C': [1, np.NaN, 3, np.NaN, 5]})
print(df)
# remove outliers
df = df.apply(remove_outliers)
print(df)
# fill missing values
df = df.apply(fill_missing)
print(df)
```
其中,remove_outliers()函数会对DataFrame中每一列的异常值进行去除,通过计算Q1,Q3,以及IQR(四分位距)来确定数据分布的边界,将低于Q1-1.5*IQR或者高于Q3+1.5*IQR的数据视为异常值。fill_missing()函数则会填充缺失值,使用每列的均值来代替缺失值。
希望这能够帮助您解决问题!
matlab箱型图法去除
根据您的问题,我理解您想了解如何使用Matlab中的箱型图法去除异常值。箱型图法是一种基于统计学原理的方法,可以通过观察数据的分布情况来判断是否存在异常值。
在Matlab中,可以使用boxplot函数来绘制箱型图。具体步骤如下:
1. 将数据存储在一个数组中。
2. 使用boxplot函数绘制箱型图,例如:
```matlab
data = [1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 100];
boxplot(data)
```
这里的data是一个包含21个数值的向量,其中最后一个值100是一个异常值。
3. 观察箱型图中的异常值。
在Matlab中,箱型图通常由一个长方形框和两条线段组成,其中长方形框表示数据的四分位数范围,上下两条线段表示数据的最大值和最小值。如果存在异常值,它们通常会被表示为位于长方形框之外的单独的点。
4. 通过判断异常值的数量和位置来决定是否去除它们。
在本例中,数据中只有一个异常值,它的值为100。根据实际情况,我们可以判断是否将其视为真正的异常值,如果是,可以将其从数据中删除,例如:
```matlab
data_without_outliers = data(data <= 20);
```
这里的data_without_outliers是一个不包含异常值的向量,它的元素为1到20。
希望这些步骤可以帮助您使用Matlab中的箱型图法去除异常值。