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
由于我还没有看到处理数值和非数值属性的答案,这里有一个补充答案。
您可能只希望删除数值属性上的异常值(类别变量几乎不可能是异常值)。
函数定义
我扩展了@tanemaki的建议,当非数值属性也存在时处理数据:
from scipy import stats
def drop_numerical_outliers(df, z_thresh=3):
# Constrains will contain `True` or `False` depending on if it is a value below the threshold.
constrains = df.select_dtypes(include=[np.number]) \
.apply(lambda x: np.abs(stats.zscore(x)) < z_thresh, reduce=False) \
.all(axis=1)
# Drop (inplace) values set to be rejected
df.drop(df.index[~constrains], inplace=True)
使用
drop_numerical_outliers(df)
例子
想象一个数据集df,其中包含一些关于房屋的值:小巷、土地轮廓、销售价格……例:数据文档
首先,你想要在散点图上可视化数据(z-score Thresh=3):
# Plot data before dropping those greater than z-score 3.
# The scatterAreaVsPrice function's definition has been removed for readability's sake.
scatterAreaVsPrice(df)
# Drop the outliers on every attributes
drop_numerical_outliers(train_df)
# Plot the result. All outliers were dropped. Note that the red points are not
# the same outliers from the first plot, but the new computed outliers based on the new data-frame.
scatterAreaVsPrice(train_df)
其他回答
如果你的数据帧有异常值,有很多方法可以处理这些异常值:
大多数都在我的文章中提到过:读一读
在这里找到代码:Notebook
我喜欢夹而不喜欢掉。以下将夹在第2和98分频。
df_list = list(df)
minPercentile = 0.02
maxPercentile = 0.98
for _ in range(numCols):
df[df_list[_]] = df[df_list[_]].clip((df[df_list[_]].quantile(minPercentile)),(df[df_list[_]].quantile(maxPercentile)))
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)
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
对于你的每一个数据帧列,你可以得到分位数:
q = df["col"].quantile(0.99)
然后用:
df[df["col"] < q]
如果需要移除上下异常值,将condition与and语句结合:
q_low = df["col"].quantile(0.01)
q_hi = df["col"].quantile(0.99)
df_filtered = df[(df["col"] < q_hi) & (df["col"] > q_low)]