异常值处理

eg0u9174 2023-01-13 01:53:10

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小猪佩奇志大兵 2021-08-19

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数据异常值这节课，6分28秒，这里公式大小方向写反了，逻辑上是要判断是否有[‘Price’]小于箱型图的下须，第116行代码应该为 any(df['Price'] < Q1 - 1.5*IQR)

eg0u9174 2021-08-22

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@小猪佩奇志大兵 <p>恩恩</p> <p> </p>

poi读取excel数据所需要的jar包

提高C#编程水平的50个要点肯定对你有帮助

在Pandas中，异常值（或称为离群值）是数据中那些与其他数据点显著不同的点。这些异常值可能是由于错误、异常事件或数据的自然变异产生的。处理异常值的方法取决于数据的性质、分析的目的以及异常值对分析的影响。在异常值处理的时候可能会用到的函数①、describe():查看每一列的描述性统计量②、df.info():查看数据信息③、df.std():可以求得DataFrame对象每一列的标准差④、df.drop():删除特定索引⑤、unique():唯一，去重⑥、query():按条件查询。

异常值处理异常值分析3σ原则创建数据、计算均值和标准差、筛选异常值绘制数据密度曲线利用散点图绘制出数据和异常值箱型图分析, 较准确箱型图看数据分布情况计算基本统计量和分位差计算异常值条数图表表达介绍：异常值是指样本中的个别值，其数值明显偏离其余的观测值。异常值也称离群点，异常值的分析也称为离群点的分析 异常值分析 → 3σ原则 / 箱型图分析 异常值处理方法 → 删除 / 修正填补 异常值分析 3σ原则介绍：3σ原则：如果数据服从正态分布，异常值被定义为一组测定值中与平均值的偏差超过3倍的值 → p(|

笔者寄语：异常值处理一般分为以下几个步骤：异常值检测、异常值筛选、异常值处理。其中异常值检测的方法主要有：箱型图、简单统计量（比如观察极值） 异常值处理方法主要有：删除法、插补法、替换法。提到异常值不得不说一个词：鲁棒性。就是不受异常值影响，一般是鲁棒性高的数据，比较优质。一、异常值检验 异常值大概包括缺失值、离群值、重复值,数据不一致。

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