Python从数据中删除异常值答案

【问题标题】：Python remove outliers from dataPython从数据中删除异常值
【发布时间】：2016-08-20 06:44:45
【问题描述】：

我有一个如下的数据框：

ID Value
A   70
A   80
B   75
C   10
B   50
A   1000
C   60
B   2000
..  ..

我想按 ID 对这些数据进行分组，从分组数据（我们从箱线图中看到的那些）中删除异常值，然后计算平均值。

到目前为止

grouped = df.groupby('ID')

statBefore = pd.DataFrame({'mean': grouped['Value'].mean(), 'median': grouped['Value'].median(), 'std' : grouped['Value'].std()})

我怎样才能找到异常值，删除它们并获取统计信息。

【问题讨论】：

这本质上是stackoverflow.com/questions/11686720/…的复制品，已经有了一些答案
Is there a numpy builtin to reject outliers from a list的可能重复

标签： python-2.7 numpy pandas scipy

【解决方案1】：

就这样吧：

In [187]: df[df<100].groupby('ID').agg(['mean','median','std'])
Out[187]: 
   Value                  
    mean median        std
ID                        
A   75.0   75.0   7.071068
B   62.5   62.5  17.677670
C   35.0   35.0  35.355339

【讨论】：

谢谢，但我想先删除异常值，然后再进行平均标准计算。我想使用的异常值方法是 Boxplot 计算使用的方法
我不知道这个方法。你有参考吗？

【解决方案2】：

我相信您所指的方法是删除 > 1.5 * 四分位距中位数的值。所以首先，计算你的初始统计数据：

statBefore = pd.DataFrame({'q1': grouped['Value'].quantile(.25), \
'median': grouped['Value'].median(), 'q3' : grouped['Value'].quantile(.75)})

然后判断原始DF中的值是否为异常值：

def is_outlier(row):
    iq_range = statBefore.loc[row.ID]['q3'] - statBefore.loc[row.ID]['q1']
    median = statBefore.loc[row.ID]['median']
    if row.Value > (median + (1.5* iq_range)) or row.Value < (median - (1.5* iq_range)):
        return True
    else:
        return False
#apply the function to the original df:
df.loc[:, 'outlier'] = df.apply(is_outlier, axis = 1)
#filter to only non-outliers:
df_no_outliers = df[~(df.outlier)]

【讨论】：

谢谢山姆，这就是我要找的。你能推荐一个关于熊猫的好教程吗？我是初学者，没有太多经验。干杯！
能否解释一下这部分代码：statBefore.loc[row.ID]['q3']
@user1584253 这个函数返回各个特征的分位数。

【解决方案3】：

Q1 = df['Value'].quantile(0.25)
Q3 = df['Value'].quantile(0.75)
IQR = Q3 - Q1

data = df[~((df['Value'] < (Q1 - 1.5 * IQR)) |(df['Value'] > (Q3 + 1.5 * 
IQR))).any(axis=1)]

【讨论】：