如何剔除一堆数据中个别偏差比较大的数据？

strayly 2015-04-02 12:04:04

比如有一组数据，3,4,5,6,2,3,4,6,7,8,1,2,3,999,1001
999和1001是明显比较大的数据，数据处理前需要把其剔除
程序该如何实现？

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jiangbai333 2015-04-02

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这个问题不是很明确，没有固定标准就没法实现，毕竟算法是基于一定标准的！ 1，2，3，4，5，6 ， 111,112,113,114,115 1,100,1000,1000000，1000100,1000200 这几种数据你怎么考虑

太久 2015-04-02

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楼上说完咯 “比较大的”--怎么比较？

ChanKalam 2015-04-02

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怎样才算比较大，你应该要有一个标准

xuzuning 2015-04-02

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方差？还是标准差

第一章节讲解主流的Vsftp服务器如何通过服务端与客户端实现文件资源共享，讲解了Vsftp之间三种用户在不同的配置方法对不同的目录文件资源限制访问，达到更安全高效的资源共享数据传输。第二章节讲解企业级NTP时间服务器对公司内网所有客户机及服务器批量实现时间同步，多个节点如何去快速同步主服务器时间。第三章节讲解NFS服务器实现与客户机磁盘文件的共享，通过网络让不同的机器、不同的操作系统能够彼此分享个别的数据，让应用程序在客户端通过网络访问位于服务器磁盘中的数据，重点讲解了通过客户端远程挂载服务器磁盘共享文件及如何使用指定用户去访问指定的共享文件夹数据。第四章节讲解samba服务器在企业中，客户机通过该协议可以访问服务器上的共享文件系统、打印机及其他资源，重点介绍了通过samba配置文件权限配置去对匿名文件夹及指定用户文件夹共享资源服务。第五章节介绍了去部署DHCP服务器对批量客户端实现自动获取IP，通过配置文件IP池获取到IP形式，及绑定客户端Mac地址及指定IP给予客户端，从而获得IP方法。

数据清洗空值和缺失值的处理空值一般表示数据未知、不适用或将在以后添加数据。缺失值是指数据集中某个或某些属性的值是不完整的。一般空值使用None表示，缺失值使用NaN表示使用isnull()和notnull()函数可以判断数据集中是否存在空值和缺失值 isnull()语法格式： pandas . isnull(obj) notnull()语法格式： pandas . no...

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一、描述统计描述统计是通过图表或数学方法，对数据资料进行整理、分析，并对数据的分布状态、数字特征和随机变量之间关系进行估计和描述的方法。描述统计分为集中趋势分析和离中趋势分析和相关分析三大部分。集中趋势分析：主要靠平均数、中数、众数等统计指标来表示数据的集中趋势。例如被试的平均成绩多少？是正偏分布还是负偏分布？离中趋势分析：主要靠全距、四分差、平均差、方差（协方差：用来度量两个随机变量关系的统计量）、标准差等统计指标来研究数据的离中趋势。例如，想知...

描述统计是通过图表或数学方法，对数据资料进行整理、分析，并对数据的分布状态、数字特征和随机变量之间关系进行估计和描述的方法。描述统计分为集中趋势分析和离中趋势分析和相关分析三大部分。集中趋势分析：集中趋势分析主要靠平均数、中数、众数等统计指标来表示数据的集中趋势。例如被试的平均成绩多少？是正偏分布还是负偏分布？离中趋势分析：离中趋势分析主要靠全距、四分差、平均差、方差（协方差：用来度量两个随机变量关系的统计量）、标准差等统计指标来研究数据的离中趋势。例如，我们想知道两个教学班的语文成绩中，哪个班级内的成绩分

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