python如何删除数据框中的异常值

一、Python如何删除数据框中的异常值

Python删除数据框中的异常值常用方法包括：使用标准差法、使用四分位数法、使用Z-Score法、使用IQR（四分位距）法。其中，使用IQR法是一种非常有效且常见的方式，它能够很好地识别并删除异常值。IQR法通过计算数据的四分位距（即Q3-Q1）来确定异常值的范围。任何低于Q1 – 1.5IQR或高于Q3 + 1.5IQR的数据点都被认为是异常值。

IQR法的具体步骤如下：

计算第一四分位数（Q1）和第三四分位数（Q3）：这些值代表了数据的第25百分位数和第75百分位数。
计算四分位距（IQR）：IQR = Q3 – Q1。
设定异常值的界限：下界 = Q1 – 1.5 * IQR，上界 = Q3 + 1.5 * IQR。
过滤掉异常值：保留在上下界范围内的数据，删除超出范围的数据。

以下是使用Python及Pandas库实现这一方法的具体代码示例：

import pandas as pd
假设 df 是数据框
Q1 = df.quantile(0.25)
Q3 = df.quantile(0.75)
IQR = Q3 - Q1
过滤掉异常值
df_filtered = df[~((df < (Q1 - 1.5 * IQR)) | (df > (Q3 + 1.5 * IQR))).any(axis=1)]

二、标准差法

标准差法是最简单的一种方法，通过数据的平均值和标准差来识别异常值。其基本思想是，如果一个数据点和平均值的差异超过一定数量的标准差（一般取2或3），那么这个数据点就被认为是异常值。

步骤：

计算数据的平均值（mean）和标准差（std）。
设定异常值的界限：上界 = mean + n * std，下界 = mean – n * std，其中n一般取2或3。
过滤掉异常值：保留在上下界范围内的数据，删除超出范围的数据。

以下是使用Python及Pandas库实现这一方法的具体代码示例：

import pandas as pd
假设 df 是数据框
mean = df.mean()
std = df.std()
threshold = 3
过滤掉异常值
df_filtered = df[~((df < (mean - threshold * std)) | (df > (mean + threshold * std))).any(axis=1)]

三、Z-Score法

Z-Score法是一种标准化的方法，它将数据转换为标准正态分布，通过计算每个数据点与平均值的标准差来识别异常值。一般来说，如果一个数据点的Z-Score大于3或小于-3，就被认为是异常值。

步骤：

计算数据的平均值（mean）和标准差（std）。
计算每个数据点的Z-Score：Z-Score = (X – mean) / std。
设定异常值的界限：一般取Z-Score > 3或Z-Score < -3。
过滤掉异常值：保留在界限范围内的数据，删除超出范围的数据。

以下是使用Python及Pandas库实现这一方法的具体代码示例：

import pandas as pd
from scipy import stats
假设 df 是数据框
z_scores = stats.zscore(df)
abs_z_scores = np.abs(z_scores)
filtered_entries = (abs_z_scores < 3).all(axis=1)
df_filtered = df[filtered_entries]

四、箱线图法

箱线图法通过图形化表示数据的分布情况，从而识别异常值。箱线图的上下须分别表示数据的最大和最小值，中间的箱体表示数据的四分位数间距。通过箱线图可以直观地看到数据的异常值。

步骤：

绘制箱线图：使用Pandas或Seaborn库绘制箱线图。
识别异常值：通过箱线图识别异常值，一般位于上下须之外的数据点被认为是异常值。
过滤掉异常值：保留在上下须范围内的数据，删除超出范围的数据。

以下是使用Python及Pandas库实现这一方法的具体代码示例：

import pandas as pd
import seaborn as sns
假设 df 是数据框
sns.boxplot(x=df["column_name"])
识别异常值
Q1 = df["column_name"].quantile(0.25)
Q3 = df["column_name"].quantile(0.75)
IQR = Q3 - Q1
lower_bound = Q1 - 1.5 * IQR
upper_bound = Q3 + 1.5 * IQR
df_filtered = df[(df["column_name"] >= lower_bound) & (df["column_name"] <= upper_bound)]

五、基于机器学习的方法

除了上述传统的统计方法，基于机器学习的方法也可以用于识别和删除异常值。常见的机器学习方法包括孤立森林（Isolation Forest）、局部异常因子（Local Outlier Factor）等。

孤立森林（Isolation Forest）

孤立森林是一种基于树结构的无监督学习算法，通过随机选择特征和随机选择切割点来构建树结构，从而识别异常值。孤立森林的基本思想是异常值更容易被孤立，因此树的深度较浅。

以下是使用Python及Scikit-learn库实现这一方法的具体代码示例：

import pandas as pd
from sklearn.ensemble import IsolationForest
假设 df 是数据框
iso = IsolationForest(contamination=0.1)
pred = iso.fit_predict(df)
过滤掉异常值
df_filtered = df[pred == 1]

局部异常因子（Local Outlier Factor）

局部异常因子是一种基于密度的无监督学习算法，通过比较局部密度来识别异常值。局部异常因子的基本思想是异常值的局部密度显著低于其邻域的局部密度。

以下是使用Python及Scikit-learn库实现这一方法的具体代码示例：

import pandas as pd
from sklearn.neighbors import LocalOutlierFactor
假设 df 是数据框
lof = LocalOutlierFactor(n_neighbors=20)
pred = lof.fit_predict(df)
过滤掉异常值
df_filtered = df[pred == 1]

六、不同方法的比较与总结

每种方法都有其优缺点和适用场景，选择合适的方法需要根据具体的数据特征和应用场景来决定。