python中如何处理异常值
【摘要】打开pycharm开发工具，在运行窗口输入命令：importpandasaspd 导入pandas库输入数据集。data=pd DataFrame({& 39;name& 39;:[& 39;A& 39;,&
打开pycharm开发工具，在运行窗口输入命令：
import pandas as pd #导入pandas库输入数据集。
data=pd.DataFrame({'name':['A','B','C','D','E','F','G'],'cost':[2,127,4,6,3,13,14],'sales':[13,18,32,54,23,33,44]})
print(data)通过z-score方法判断异常值，即对原始值X进行正态标准化：(X-mean(X))/std(X)，根据计算的结果判断样本值与中心的偏离程度。
df1=data.copy()#为了不影响原始数据集，复制数据集data
print(df1)按列计算均值和标准差。
df1['cost']=(df1['cost']-df1['cost'].mean())/df1['cost'].std()#标准化cost_z列对sales列进行标准化。
df1['sales']=(df1['sales']-df1['sales'].mean())/df1['sales'].std()#标准化cost_z列
df1['sales']查看标准化后的数据集。
print(df1)标准化后的绝对值越大，数据越有可能异常，是否异常根据设定的阈值判断。
假设cost列阈值为2，通过下面的方法找到异常值。
df1['cost'].abs()>2#判断数据是否异常
data[df1['cost'].abs()>2]#取出原数据集中的异常点python学习网，大量的免费python视频教程，欢迎在线学习！
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