【数据分析&数据挖掘】异常值的判断与去除——3σ & 箱线图分析

 1 import pandas as pd
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 3 # 异常值 ——远离正常值范围的错误值
 4 # 异常值 ——删掉
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 6 # 异常值判断 ——3σ 箱线图分析
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 8 # 3σ 接住标准正态部分得到的规律——99.73%都在(μ-3α,μ+3α)之间，超过这个范围的数据认为是异常的
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10 def three_sigma(data):
11     """
12     进行3sigma异常值剔除
13     :param data: 原数据——series
14     :return: bool数组
15     """
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17     # 上限
18     up = data.mean() + 3 * data.std()
19     # 下线
20     low = data.mean() - 3 * data.std()
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22     # 在上限与下限之间的数据是正常的
23     bool_index = (data < up) & (data > low)
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25     return bool_index
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28 def box_analysis(data):
29     """
30     箱线图分析去除异常值
31     :param data: 原数据——series
32     :return: bool数组
33     """
34     # 上四分位数
35     qu = data.quantile(q=0.75)
36     # 下四分位数
37     ql = data.quantile(q=0.25)
38     # 计算四分位间距
39     iqr = qu - ql
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41     # 上限
42     up = qu + 1.5 * iqr
43     # 下限
44     low = ql - 1.5 * iqr
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46     bool_index = (data < up) & (data > low)
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48     return bool_index
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51 # 验证——加载detail
52 detail = pd.read_excel("../day05/meal_order_detail.xlsx")
53 print("detail的列索引: \n", detail.columns)
54 print("detail的形状: \n", detail.shape)
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56 # 对amounts列进行异常值处理
57 bool_index = three_sigma(detail.loc[:, "amounts"])
58 bool_index = box_analysis(detail.loc[:, "amounts"])
59 print("bool_index: \n", bool_index)
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61 # 获取异常值处理之后的结果
62 detail = detail.loc[bool_index, :]
63 print("异常值处理之后的结果: \n", detail.shape)