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问从数据集中检测和丢弃离群值
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Stack Overflow用户

提问于 2020-09-13 00:31:59

回答 2查看 43关注 0票数 0

对于我必须完成的这个练习，我感到有点沮丧。我是python的新手，但有一些使用Matlab的经验，尽管它是完全不同的。

我需要检测数据集中的所有异常值并删除它们。我已经成功地通过IQR和Z得分定位了异常值，并最终得到了一个真和假的列表。这很好，只是我不知道如何访问显示为False的特定行来定位异常数据的确切行，以便将其从数据集中删除。我已经在网络上搜索了几个小时，堆栈溢出，我只是完全被困在这个问题上。任何帮助都是非常感谢的。

错误：

IndexingError:作为索引器提供的不可对齐的布尔级数(布尔级数和索引对象的索引不匹配).enter此处的图像描述

：https://i.stack.imgur.com/YGK04.png

jupyter-notebook

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回答 2

Stack Overflow用户

发布于 2020-09-13 00:37:00

您可以尝试这样做：

df = data.iloc[((data['mpg'] >= q1-limit)| (data['mpg'] >= q3+limit)).index, :].reset_index(inplace = True)

票数 0

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Stack Overflow用户

发布于 2020-09-13 00:46:25

嗯，有很多方法可以减少数据，或者在您的情况下，消除异常值。这里有两种标准的方法。第一个使用列表理解，这是python的一个核心特性，非常简单。简单的web搜索可以用来查看许多示例，但在您的情况下，它很适合使用条件语句进行过滤。这可以在基本的python列表上完成。

第二个例子，data2使用了numpy库的一个特性，你可能正在使用这个特性，那就是条件索引。基本上，您可以将条件作为索引并使用它。

In [5]: data                                                                                              
Out[5]: [1, 5, 66, 2, 33, 400, 26, 201]

In [6]: mean = sum(data)/len(data)                                                                        

In [7]: data_trimmed = [t for t in data if t <= mean]                                                     

In [8]: data_trimmed                                                                                      
Out[8]: [1, 5, 66, 2, 33, 26]

In [9]: import numpy as np                                                                                

In [10]: data2 = np.array(data)                                                                           

In [11]: data2                                                                                            
Out[11]: array([  1,   5,  66,   2,  33, 400,  26, 201])

In [12]: data2_trimmed = data2[data2 <= mean]                                                             

In [13]: data2_trimmed                                                                                    
Out[13]: array([ 1,  5, 66,  2, 33, 26])

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原文链接：

https://stackoverflow.com/questions/63866083

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