Python中带有百分比限制的修剪平均值？答案

【问题标题】：Trimmed Mean with Percentage Limit in Python?Python中带有百分比限制的修剪平均值？
【发布时间】：2013-10-18 04:42:50
【问题描述】：

我正在尝试计算数组的修剪均值，其中不包括异常值。

我发现有一个名为scipy.stats.tmean的模块，但它要求用户按绝对值而不是百分比值指定范围。

在 Matlab 中，我们有 m = trimmean(X,percent)，这正是我想要的。

我们有 Python 中的对应物吗？

【问题讨论】：

我对实现这一点的难度很感兴趣，我发现了一个关于修剪均值如何工作的很好的讨论：stats.stackexchange.com/questions/4252/…

标签： python

【解决方案1】：

至少对于 scipy v0.14.0，有一个专门的功能（scipy.stats.trim_mean）：

from scipy import stats
m = stats.trim_mean(X, 0.1) # Trim 10% at both ends

里面使用了stats.trimboth。

从source code 可以看出，proportiontocut=0.1 将使用 80% 的数据计算平均值。注意scipy.stats.trim_mean不能处理np.nan。

【讨论】：

这至少记录在 Scipy 0.17 中：docs.scipy.org/doc/scipy-0.17.0/reference/generated/…

【解决方案2】：

（编辑：这个答案的上下文是 scipy.stats.trim_mean 尚未记录。现在它是公开可用的，使用该函数而不是滚动你自己的函数。我下面的答案保留用于历史目的。）

您也可以按照 MatLab 文档中的说明自行实现整个事情。

这是 Python 2 中的代码：

from numpy import mean
def trimmean(arr, percent):
    n = len(arr)
    k = int(round(n*(float(percent)/100)/2))
    return mean(arr[k+1:n-k])

【讨论】：

【解决方案3】：

这是使用数学库中的 floor 的手动实现...

def trimMean(tlist,tperc):
    removeN = int(math.floor(len(tlist) * tperc / 2))
    tlist.sort()
    if removeN > 0: tlist = tlist[removeN:-removeN]
    return reduce(lambda a,b : a+b, tlist) / float(len(tlist))

【讨论】：