我有一个很少列的熊猫数据帧。
现在我知道某些行是基于某个列值的异常值。
例如
列“Vol”的所有值都在12xx左右,其中一个值是4000(离群值)。
现在我想排除那些Vol列像这样的行。
所以,本质上,我需要在数据帧上放一个过滤器,这样我们就可以选择所有的行,其中某一列的值距离平均值在3个标准差之内。
实现这一点的优雅方式是什么?
我有一个很少列的熊猫数据帧。
现在我知道某些行是基于某个列值的异常值。
例如
列“Vol”的所有值都在12xx左右,其中一个值是4000(离群值)。
现在我想排除那些Vol列像这样的行。
所以,本质上,我需要在数据帧上放一个过滤器,这样我们就可以选择所有的行,其中某一列的值距离平均值在3个标准差之内。
实现这一点的优雅方式是什么?
当前回答
去掉离群值的函数
def drop_outliers(df, field_name):
distance = 1.5 * (np.percentile(df[field_name], 75) - np.percentile(df[field_name], 25))
df.drop(df[df[field_name] > distance + np.percentile(df[field_name], 75)].index, inplace=True)
df.drop(df[df[field_name] < np.percentile(df[field_name], 25) - distance].index, inplace=True)
其他回答
像在numpy.array中那样使用布尔索引
df = pd.DataFrame({'Data':np.random.normal(size=200)})
# example dataset of normally distributed data.
df[np.abs(df.Data-df.Data.mean()) <= (3*df.Data.std())]
# keep only the ones that are within +3 to -3 standard deviations in the column 'Data'.
df[~(np.abs(df.Data-df.Data.mean()) > (3*df.Data.std()))]
# or if you prefer the other way around
对于一个系列,它是类似的:
S = pd.Series(np.random.normal(size=200))
S[~((S-S.mean()).abs() > 3*S.std())]
scipy。Stats有方法trim1()和trimboth(),根据排名和被删除值的引入百分比,在单行中删除异常值。
对于数据框架中的每个系列,您可以使用between和分位数来删除异常值。
x = pd.Series(np.random.normal(size=200)) # with outliers
x = x[x.between(x.quantile(.25), x.quantile(.75))] # without outliers
#------------------------------------------------------------------------------
# accept a dataframe, remove outliers, return cleaned data in a new dataframe
# see http://www.itl.nist.gov/div898/handbook/prc/section1/prc16.htm
#------------------------------------------------------------------------------
def remove_outlier(df_in, col_name):
q1 = df_in[col_name].quantile(0.25)
q3 = df_in[col_name].quantile(0.75)
iqr = q3-q1 #Interquartile range
fence_low = q1-1.5*iqr
fence_high = q3+1.5*iqr
df_out = df_in.loc[(df_in[col_name] > fence_low) & (df_in[col_name] < fence_high)]
return df_out
下面是一个包含数据和2组的完整示例:
进口:
from StringIO import StringIO
import pandas as pd
#pandas config
pd.set_option('display.max_rows', 20)
有2个组的数据示例:G1:Group 1。G2:第二组:
TESTDATA = StringIO("""G1;G2;Value
1;A;1.6
1;A;5.1
1;A;7.1
1;A;8.1
1;B;21.1
1;B;22.1
1;B;24.1
1;B;30.6
2;A;40.6
2;A;51.1
2;A;52.1
2;A;60.6
2;B;80.1
2;B;70.6
2;B;90.6
2;B;85.1
""")
读取文本数据到pandas数据框架:
df = pd.read_csv(TESTDATA, sep=";")
使用标准偏差定义离群值
stds = 1.0
outliers = df[['G1', 'G2', 'Value']].groupby(['G1','G2']).transform(
lambda group: (group - group.mean()).abs().div(group.std())) > stds
定义过滤后的数据值和异常值:
dfv = df[outliers.Value == False]
dfo = df[outliers.Value == True]
打印结果:
print '\n'*5, 'All values with decimal 1 are non-outliers. In the other hand, all values with 6 in the decimal are.'
print '\nDef DATA:\n%s\n\nFiltred Values with %s stds:\n%s\n\nOutliers:\n%s' %(df, stds, dfv, dfo)