jupyter中异常值处理

在 Jupyter 中，处理异常值的方法与在其他 Python 环境中的方法基本相同。下面是一些常用的处理异常值的方法：

1. 删除异常值：可以使用 Pandas 中的 drop 方法来删除包含异常值的行或列。

import pandas as pd

# 构造一个包含异常值的数据框
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5], 'B': [6, 7, 8, 9, 100]})

# 删除包含异常值的行
df = df[df['B'] < 50]

# 删除包含异常值的列
df = df.drop(columns=['B'])

2. 替换异常值：可以使用 Pandas 中的 replace 方法来将异常值替换为其他值。

import pandas as pd

# 构造一个包含异常值的数据框
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5], 'B': [6, 7, 8, 9, 100]})

# 将异常值替换为其他值
df.loc[df['B'] > 50, 'B'] = 50

3. 标准化数据：可以使用 Scikit-learn 中的 StandardScaler 方法来将数据标准化，从而使得异常值对数据的影响降到最小。

import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import StandardScaler

# 构造一个包含异常值的数据框
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5], 'B': [6, 7, 8, 9, 100]})

# 标准化数据
scaler = StandardScaler()
df[['A', 'B']] = scaler.fit_transform(df[['A', 'B']])

4. 剔除异常值：可以使用基于统计学方法的剔除异常值方法，比如基于均值和标准差的方法。

import pandas as pd

# 构造一个包含异常值的数据框
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5], 'B': [6, 7, 8, 9, 100]})

# 计算均值和标准差
mean = df['B'].mean()
std = df['B'].std()

# 剔除异常值
df = df[(df['B'] > mean - 2 * std) & (df['B'] < mean + 2 * std)]

以上是一些基本的异常值处理方法，具体处理方法需要根据数据集的特点和分布情况进行选择。