python删除异常值

在 Python 中删除异常值的一种常用方法是使用 NumPy 库中的 percentile 函数，该函数可以计算出给定数组的百分位数。可以根据计算出来的百分位数来判断哪些数值是异常值，然后将这些异常值从数组中删除。以下是一个示例代码，可以通过该代码来删除数组中的异常值：

import numpy as np

# 创建一个含有异常值的数组
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 100])

# 计算数组的第 25 个和第 75 个百分位数
q25, q75 = np.percentile(arr, [25, 75])

# 计算四分位距（IQR）
iqr = q75 - q25

# 计算上下限
lower = q25 - 1.5 * iqr
upper = q75 + 1.5 * iqr

# 删除异常值
arr = arr[(arr >= lower) & (arr <= upper)]

print(arr)

在上述代码中，首先创建一个含有异常值的数组 arr，然后使用 percentile 函数计算出数组的第 25 个和第 75 个百分位数，并根据这两个百分位数计算出四分位距（IQR）。接着，计算出上下限，将在这个范围外的数值从数组中删除，最终输出删除异常值后的数组。

相关问题

python删除异常值代码

以下是Python中删除异常值的代码示例：

import pandas as pd

# 创建一个包含异常值的DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5, 6],
                   'B': [2, 4, 6, 8, 10, 12],
                   'C': [3, 6, 9, 12, 15, 100]})

# 删除C列中的异常值
df = df[df['C'] < 50]

# 打印删除异常值后的DataFrame
print(df)

以上代码中，我们使用了Pandas库中的DataFrame数据结构来存储数据。首先，我们创建了一个包含异常值的DataFrame，然后使用布尔索引的方法，筛选出C列中小于50的数据行，即删除了C列中的异常值。最后打印删除异常值后的DataFrame。

python 删除异常值的行

在Python中删除异常值的行，可以使用Pandas库中的drop()方法。具体步骤如下：

1.将数据集读入为一个Pandas DataFrame对象。

2.使用DataFrame中的describe()方法查看数据集的统计信息，如最大值、最小值、均值等。

3.根据统计信息，确定异常值的范围。

4.使用DataFrame中的条件筛选功能，筛选出数据集中符合要求的行。

5.使用DataFrame中的drop()方法，删除筛选后的行。

下面是一段示例代码：

import pandas as pd

# 读入数据集
df = pd.read_csv('data.csv')

# 查看数据集的统计信息
print(df.describe())

# 根据统计信息，确定异常值的范围
outlier_low = df['列名'].mean() - 3 * df['列名'].std()
outlier_high = df['列名'].mean() + 3 * df['列名'].std()

# 筛选出数据集中符合要求的行
mask = (df['列名'] > outlier_high) | (df['列名'] < outlier_low)
df_filtered = df[~mask]

# 删除筛选后的行
df_filtered.dropna(inplace=True)

注意，上面的代码只是一个参考示例，具体的实现方式根据数据集的不同可能会有所调整。