如何用python来查找异常数据

使用Python查找异常数据的核心方法有：描述性统计分析、图形化展示、基于统计学的异常检测算法、机器学习模型。本文将详细展开描述性统计分析和图形化展示的方法。

一、描述性统计分析

描述性统计分析是最基础的异常数据检测方法，通过计算数据集的基本统计量（如均值、中位数、标准差、四分位数等），可以初步了解数据的分布情况，并识别出那些明显偏离正常范围的数据点。

1、计算统计量

通过Python的pandas库，可以非常方便地计算数据集的基本统计量。常见的统计量包括均值、标准差、最小值、最大值、四分位数等。

import pandas as pd
读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')
计算描述性统计量
desc = data.describe()
print(desc)

通过这些统计量，可以初步识别出一些异常值。例如，如果某个数据点明显大于或小于均值多个标准差，就可能是一个异常值。

2、IQR方法

四分位距（IQR）方法是一种常用的异常值检测方法。IQR是数据集的第三四分位数（Q3）和第一四分位数（Q1）之差，通常认为数据点落在Q1 – 1.5 * IQR和Q3 + 1.5 * IQR之外的为异常值。

Q1 = data.quantile(0.25)
Q3 = data.quantile(0.75)
IQR = Q3 - Q1
识别出异常值
outliers = data[(data < (Q1 - 1.5 * IQR)) | (data > (Q3 + 1.5 * IQR))]
print(outliers)

二、图形化展示

通过图形化展示数据，可以直观地识别出异常值。常用的图形化展示方法包括箱线图、散点图和直方图。

1、箱线图

箱线图是最常用的异常值检测图形工具，能够清晰地显示数据的分布情况和潜在的异常值。

import matplotlib.pyplot as plt
绘制箱线图
data.plot(kind='box')
plt.show()

箱线图中，数据的主要部分集中在箱体内，箱体外的点通常被认为是异常值。

2、散点图

散点图可以展示两个变量之间的关系，通过观察散点图，可以识别出那些明显偏离主要趋势的数据点。

# 绘制散点图
data.plot(kind='scatter', x='column1', y='column2')
plt.show()

如果某些数据点远离其他点，则可能是异常值。

3、直方图

直方图可以展示单个变量的分布情况，通过观察直方图，可以识别出那些频次极低的值。

# 绘制直方图
data['column'].plot(kind='hist')
plt.show()

三、基于统计学的异常检测算法

除了上述方法，还有一些基于统计学的异常检测算法，如Z-score、MAD等。

1、Z-score方法

Z-score方法通过计算每个数据点与均值的标准差距离来识别异常值，通常认为Z-score大于3或小于-3的为异常值。

from scipy.stats import zscore
计算Z-score
data['zscore'] = zscore(data['column'])
识别出异常值
outliers = data[data['zscore'].abs() > 3]
print(outliers)

2、MAD方法

绝对中位差（MAD）方法通过计算每个数据点与中位数的绝对差距来识别异常值，通常认为绝对差距大于一定阈值的为异常值。

# 计算MAD
median = data['column'].median()
mad = (data['column'] - median).abs().median()
识别出异常值
outliers = data[(data['column'] - median).abs() > 3 * mad]
print(outliers)

四、机器学习模型

除了上述传统的统计学方法，还可以使用机器学习模型进行异常检测。常用的机器学习模型包括孤立森林（Isolation Forest）、局部异常因子（LOF）等。

1、孤立森林

孤立森林是一种基于树结构的异常检测算法，通过构建多个随机树来识别异常值。

from sklearn.ensemble import IsolationForest
训练孤立森林模型
model = IsolationForest(contamination=0.01)
model.fit(data)
预测异常值
data['anomaly'] = model.predict(data)
outliers = data[data['anomaly'] == -1]
print(outliers)

2、局部异常因子（LOF）

局部异常因子是一种基于密度的异常检测算法，通过计算每个数据点的局部密度来识别异常值。

from sklearn.neighbors import LocalOutlierFactor
训练LOF模型
model = LocalOutlierFactor(n_neighbors=20, contamination=0.01)
data['anomaly'] = model.fit_predict(data)
识别出异常值
outliers = data[data['anomaly'] == -1]
print(outliers)