哪一种是从数据集中消除异常值的最佳方法？答案

【问题标题】：which one is the best method to eliminate the outliers from a dataset?哪一种是从数据集中消除异常值的最佳方法？
【发布时间】：2021-05-03 01:17:24
【问题描述】：

我想从数据集中查找并删除异常值。我使用 IQR 方法检测到异常值并使用箱线图显示它们，但无法删除它们。

请提出任何解决方案。

谢谢。

【问题讨论】：

标签： python pandas machine-learning dataset outliers

【解决方案1】：

看看这个链接：

https://medium.com/@prashant.nair2050/hands-on-outlier-detection-and-treatment-in-python-using-1-5-iqr-rule-f9ff1961a414

在这里，他们使用 IQR 方法检测到异常值，然后使用以下示例代码删除了特定的异常值样本。

sample.drop(sample[ (sample.Salary > u) | (sample.Salary < l) ].index , inplace=True)

【讨论】：

【解决方案2】：

一旦您能够找到 2 个极值（之后不需要值的阈值）你可以简单地做到这一点这里左极值是 5 右极值是 10,000

df2=pd.DataFrame({'values':[1277,1854,9132,1277,1853,9332,1854,2561,9132,5143,11111,3]})
    values
0   1277
1   1854
2   9132
3   1277
4   1853
5   9332
6   1854
7   2561
8   9132
9   5143
10  11111
11  3

df2[(df2>5) & (df2.values <10000)].dropna()


    values
0   1277.0
1   1854.0
2   9132.0
3   1277.0
4   1853.0
5   9332.0
6   1854.0
7   2561.0
8   9132.0
9   5143.0

【讨论】：