如何处理python中的异常值

打开pycharm开发工具，在运行窗口输入命令：

import pandas as pd #导入pandas库

输入数据集。

data=pd.DataFrame({'name':['A','B','C','D','E','F','G'],'cost':[2,127,4,6,3,13,14],'sales':[13,18,32,54,23,33,44]})
print(data)

异常值通过z-score法进行判断，即将原值X归一化：(X-mean(X))/std(X)，根据样本值与中心的偏差程度判断到计算结果。

df1=data.copy()#为了不影响原始数据集，复制数据集data
print(df1)

按列计算均值和标准差。

df1['cost']=(df1['cost']-df1['cost'].mean())/df1['cost'].std()#标准化cost_z列

对sales列进行标准化。

df1['sales']=(df1['sales']-df1['sales'].mean())/df1['sales'].std()#标准化cost_z列
df1['sales']

查看标准化后的数据集。

print(df1)

归一化绝对值越大，数据异常的可能性就越大。根据设定的阈值判断数据是否异常。

假设cost列阈值为2，通过下面的方法找到异常值。

df1['cost'].abs()>2#判断数据是否异常
data[df1['cost'].abs()>2]#取出原数据集中的异常点

python学习网，大量的免费
，欢迎在线学习！