🔍 Как найти выбросы pandas: простые инструкции и советы

Чтобы найти выбросы в Pandas, вы можете использовать метод z-оценки. Значение z-оценки выражает сколько стандартных отклонений отклоняется каждое значение от среднего.

import pandas as pd
import numpy as np

# Создаем датафрейм с данными
data = pd.DataFrame({'Values': [1, 2, 3, 4, 5, 1000]})

# Находим выбросы с помощью z-оценки
threshold = 3
z_scores = np.abs((data - data.mean()) / data.std())
outliers = data[z_scores > threshold]

# Выводим найденные выбросы
print(outliers)
    

В этом примере мы создаем датафрейм с данными и находим выбросы, используя z-оценку с порогом 3. Результатом будет датафрейм, содержащий все значения, которые значительно отклоняются от среднего.

Как найти выбросы в Pandas

Добро пожаловать в эту статью, в которой мы будем разбирать, как можно найти выбросы в Pandas. Выбросы, или аномалии, в данных могут быть причиной искажения результатов анализа и моделирования. Поэтому важно научиться идентифицировать и обрабатывать такие значения.

Для начала давайте определим выбросы. Выбросы - это значения, которые существенно отклоняются от ожидаемого распределения данных. Они могут быть как минимумами, так и максимумами, и судить о них можно по анализу распределения, гистограммам или статистическим метрикам.

1. Визуализация данных

Перед тем, как начать поиск выбросов, полезно визуализировать данные, чтобы получить общее представление о распределении. Один из способов это сделать - построить гистограмму.

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# Загрузка данных
data = pd.read_csv('data.csv')

# Построение гистограммы
plt.hist(data['column_name'], bins=10)
plt.xlabel('Значения')
plt.ylabel('Частота')
plt.title('Гистограмма данных')
plt.show()
    

Гистограмма поможет нам увидеть, как данные распределены. Если на гистограмме есть явные выбросы, то это может указывать на наличие аномалий в данных.

2. Использование статистических метрик

Другой способ оценить наличие выбросов - это использование статистических метрик, таких как среднее значение, стандартное отклонение и медиана. Можно рассматривать значения, выходящие за пределы определенного числа стандартных отклонений от среднего, как потенциальные выбросы.

# Вычисление статистических метрик
mean = data['column_name'].mean()
std = data['column_name'].std()
threshold = mean + (3 * std)

# Поиск выбросов
outliers = data[data['column_name'] > threshold]

# Вывод найденных выбросов
print(outliers)
    

В данном примере мы считаем выбросы значениями, которые находятся дальше трех стандартных отклонений от среднего. Конечно, настройка порога выбросов может быть разной в зависимости от конкретной задачи и данных.

3. Использование межквартильного размаха

Межквартильный размах (Interquartile Range, IQR) является еще одной метрикой, которая может помочь идентифицировать выбросы. Он представляет собой разницу между 75-перцентилем и 25-перцентилем.

# Вычисление межквартильного размаха
Q1 = data['column_name'].quantile(0.25)
Q3 = data['column_name'].quantile(0.75)
IQR = Q3 - Q1

# Поиск выбросов
lower_bound = Q1 - 1.5 * IQR
upper_bound = Q3 + 1.5 * IQR
outliers = data[(data['column_name'] < lower_bound) | (data['column_name'] > upper_bound)]

# Вывод найденных выбросов
print(outliers)
    

В этом примере мы считаем выбросы значениями, которые находятся за пределами 1.5 * IQR от Q1 и Q3. Опять же, порог выбросов можно настраивать в зависимости от конкретной ситуации.

4. Использование машинного обучения

Еще одним методом поиска выбросов является использование машинного обучения. Можно построить модель обучения на основе нормальных данных, а затем использовать эту модель для определения того, какие значения находятся за ее пределами.

from sklearn.ensemble import IsolationForest

# Создание модели изолированного леса
clf = IsolationForest(contamination=0.1)
clf.fit(data[['column_name']])

# Поиск выбросов
outliers = clf.predict(data[['column_name']])

# Вывод найденных выбросов
print(data[outliers == -1])
    

В этом примере мы используем модель изолированного леса, чтобы найти выбросы в данных. Значения, которые находятся за пределами обученной моделью, считаются выбросами.

5. Обработка выбросов

После того, как мы идентифицировали выбросы, мы можем принять меры по их обработке. Возможные стратегии включают удаление выбросов, замену их на более реалистичные значения или использование специальных методов для работы с выбросами.

Например, мы можем удалить выбросы из нашего набора данных, используя фильтрацию:

# Удаление выбросов
data = data[(data['column_name'] > lower_bound) & (data['column_name'] < upper_bound)]
    

Также мы можем заменить выбросы на значения, близкие к среднему или медиане:

# Замена выбросов средним значением
data['column_name'] = data['column_name'].mask((data['column_name'] < lower_bound) | (data['column_name'] > upper_bound), data['column_name'].mean())
    

Или мы можем использовать специальные методы, такие как winsorization или множественная импутация, чтобы заменить выбросы на более реалистичные значения.

6. Заключение

В этой статье мы рассмотрели различные методы поиска и обработки выбросов в библиотеке Pandas. Важно помнить, что не всегда выбросы являются ошибками данных, они могут содержать ценную информацию или быть результатом реальных явлений. Поэтому необходимо разбираться в специфике данных и принимать обоснованные решения по их обработке.

Надеюсь, эта статья помогла вам лучше понять, как найти и обработать выбросы в Pandas. Успехов в ваших аналитических и исследовательских задачах!