广州建站模板搭建,建筑网站免费,网站原型设计工具,军事新闻最新消息中国案例 26: 检测异常值
知识点讲解
在数据分析中#xff0c;检测和处理异常值#xff08;或离群值#xff09;是一个重要的步骤。异常值可能会影响数据的整体分析。一种常用的方法是使用四分位数和四分位数间距#xff08;IQR#xff09;来识别异常值。
四分位数和 IQR: …案例 26: 检测异常值
知识点讲解
在数据分析中检测和处理异常值或离群值是一个重要的步骤。异常值可能会影响数据的整体分析。一种常用的方法是使用四分位数和四分位数间距IQR来识别异常值。
四分位数和 IQR: 第一四分位数Q1是数据中所有数值的 25% 分位数第三四分位数Q3是 75% 分位数。IQR 是 Q3 和 Q1 的差。通常超出 Q1 - 1.5 * IQR 或 Q3 1.5 * IQR 的值被认为是异常值。
示例代码
# 准备数据和示例代码的运行结果用于案例 26# 示例数据
data_outlier_detection {Values: [10, 12, 12, 14, 15, 15, 100]
}
df_outlier_detection pd.DataFrame(data_outlier_detection)# 检测异常值
Q1 df_outlier_detection[Values].quantile(0.25)
Q3 df_outlier_detection[Values].quantile(0.75)
IQR Q3 - Q1
outliers df_outlier_detection[(df_outlier_detection[Values] (Q1 - 1.5 * IQR)) | (df_outlier_detection[Values] (Q3 1.5 * IQR))]df_outlier_detection, outliers
在这个示例中我们使用 IQR 方法检测了异常值。
示例代码运行结果
原始 DataFrame (df_outlier_detection): Values
0 10
1 12
2 12
3 14
4 15
5 15
6 100检测到的异常值 (outliers): Values
6 100这个结果显示值 100 是一个异常值。异常值检测对于理解数据集和进行准确的统计分析至关重要。
