Как удалить выбросы с помощью pandas 📊

Как удалить выбросы в Pandas?

Чтобы удалить выбросы в Pandas, вам понадобится использовать статистический метод для определения выбросов и фильтрации данных. Вот несколько шагов, которые помогут вам в этом:

1. Импортируйте необходимые библиотеки:

import pandas as pd
import numpy as np

2. Загрузите свои данные в DataFrame:

df = pd.DataFrame(your_data)

3. Определите статистические характеристики вашего столбца данных:

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

4. Определите пределы выбросов:

lower_limit = Q1 - 1.5 * IQR
upper_limit = Q3 + 1.5 * IQR

5. Удалите выбросы из вашего DataFrame:

df_filtered = df[(df[column_name] >= lower_limit) & (df[column_name] <= upper_limit)]

После выполнения этих шагов, df_filtered будет содержать данные без выбросов в столбце column_name.

Если вы хотите убедиться, что выбросы были удалены, вы можете построить график ящик с усами (boxplot) или гистограмму (hist) для визуальной проверки.

Как удалить выбросы в библиотеке Pandas

Выбросы — это значения, которые значительно отличаются от среднего значения в наборе данных. Они могут искажать статистические показатели и повлиять на результаты анализа данных. Возникает вопрос, как найти и удалить выбросы в Python, используя библиотеку Pandas?

Как найти выбросы?

Перед тем как удалять выбросы, необходимо найти их с помощью различных методов анализа данных. Вот некоторые способы выявления выбросов:

• Метод межквартильного расстояния (IQR)
• Стандартное отклонение (Standard Deviation)
• Графический анализ (Box plot)

Пример использования метода IQR для обнаружения выбросов:

import pandas as pd

data = pd.DataFrame({'values': [1, 2, 3, 4, 5, 1000]})  # Пример набора данных с выбросом

Q1 = data['values'].quantile(0.25)
Q3 = data['values'].quantile(0.75)
IQR = Q3 - Q1

lower_bound = Q1 - 1.5 * IQR
upper_bound = Q3 + 1.5 * IQR

outliers = data[(data['values'] < lower_bound) | (data['values'] > upper_bound)]
print('Выбросы:', outliers)

В этом примере мы использовали межквартильное расстояние (IQR) для определения нижней и верхней границ выбросов. Затем мы нашли значения, которые находятся за пределами этих границ.

Как удалить выбросы?

После того, как мы обнаружили выбросы, можно решить, как с ними поступить. Вот несколько способов удаления выбросов:

• Удалить строки с выбросами
• Заменить выбросы на другое значение (например, медиану или среднее)

Пример удаления выбросов:

import pandas as pd

data = pd.DataFrame({'values': [1, 2, 3, 4, 5, 1000]})  # Пример набора данных с выбросом

Q1 = data['values'].quantile(0.25)
Q3 = data['values'].quantile(0.75)
IQR = Q3 - Q1

lower_bound = Q1 - 1.5 * IQR
upper_bound = Q3 + 1.5 * IQR

data_no_outliers = data[(data['values'] >= lower_bound) & (data['values'] <= upper_bound)]
print('Данные без выбросов:', data_no_outliers)

В этом примере мы использовали те же самые границы выбросов, определенные с помощью IQR. Затем мы создали новый набор данных, исключив строки с выбросами.

Заключение

Удаление выбросов в библиотеке Pandas может быть важным шагом для обработки данных. Мы рассмотрели, как найти выбросы с использованием межквартильного расстояния, а также как удалить их из набора данных. Эти методы помогут обеспечить более точный и надежный анализ данных.