🧹Как убрать выбросы в Python: эффективные методы и советы

Как убрать выбросы в Python? Чтобы удалить выбросы из данных в Python, вы можете использовать различные методы. Один из распространенных способов - использование метода межквартильного размаха (IQR). Вот пример кода, который показывает, как удалить выбросы с использованием IQR:

import numpy as np

def remove_outliers(data):
    q1 = np.percentile(data, 25)
    q3 = np.percentile(data, 75)
    iqr = q3 - q1
    lower_bound = q1 - 1.5 * iqr
    upper_bound = q3 + 1.5 * iqr
    cleaned_data = [x for x in data if x >= lower_bound and x <= upper_bound]
    return cleaned_data

# Пример использования функции remove_outliers
data = [1, 2, 3, 4, 5, 10, 15, 20, 25, 30, 100]
cleaned_data = remove_outliers(data)
print(cleaned_data)

Выполнение этого кода удалит выбросы из списка данных, используя IQR и выводит очищенные данные. Будьте осторожны с удалением выбросов, потому что это может повлиять на анализ и интерпретацию данных. Рекомендуется проводить подробный анализ выбросов и принимать решения на основе особенностей вашего набора данных.

Как убрать выбросы в Python

Выбросы — это экстремальные значения в наборе данных, которые существенно отличаются от остальных значений. Они могут возникать из-за ошибок в данных или быть действительными, но необычными значениями.

В Python есть несколько способов обнаружить и удалить выбросы:

1. Метод межквартильного расстояния

Метод межквартильного расстояния позволяет определить выбросы на основе интерквартильного размаха (IQR). IQR представляет собой разницу между верхним и нижним квартилями данных. Обычно выбросами считаются значения, которые находятся за пределами интервала [нижний квартиль - 1.5 * IQR, верхний квартиль + 1.5 * IQR].

import numpy as np

def remove_outliers(data):
    Q1 = np.percentile(data, 25)
    Q3 = np.percentile(data, 75)
    IQR = Q3 - Q1
    lower_bound = Q1 - 1.5 * IQR
    upper_bound = Q3 + 1.5 * IQR
    return [x for x in data if x >= lower_bound and x <= upper_bound]

data = [1, 2, 3, 4, 5, 100]
clean_data = remove_outliers(data)
print(clean_data)

    

2. Значимость стандартного отклонения

Стандартное отклонение (standard deviation) показывает, насколько данные разбросаны вокруг среднего значения. Выбросами могут считаться значения, которые находятся за пределами интервала [среднее значение - k * стандартное отклонение, среднее значение + k * стандартное отклонение], где k — коэффициент, определяющий границы.

import numpy as np

def remove_outliers(data, k):
    mean = np.mean(data)
    std = np.std(data)
    lower_bound = mean - k * std
    upper_bound = mean + k * std
    return [x for x in data if x >= lower_bound and x <= upper_bound]

data = [1, 2, 3, 4, 5, 100]
clean_data = remove_outliers(data, 2)
print(clean_data)

    

3. Медиана абсолютного отклонения

Медиана абсолютного отклонения (median absolute deviation) является более устойчивой мерой разброса данных по сравнению со стандартным отклонением. Выбросами могут считаться значения, которые находятся за пределами интервала [медиана - k * медиана абсолютного отклонения, медиана + k * медиана абсолютного отклонения], где k — коэффициент, определяющий границы.

import numpy as np

def remove_outliers(data, k):
    median = np.median(data)
    mad = np.median(np.abs(data - median))
    lower_bound = median - k * mad
    upper_bound = median + k * mad
    return [x for x in data if x >= lower_bound and x <= upper_bound]

data = [1, 2, 3, 4, 5, 100]
clean_data = remove_outliers(data, 3)
print(clean_data)

    

4. Графический метод

Графический метод позволяет визуально обнаруживать выбросы с использованием графиков, таких как гистограмма или ящик с усами. Выбросами могут считаться точки, которые находятся значительно дальше от остальных точек.

import matplotlib.pyplot as plt

data = [1, 2, 3, 4, 5, 100]
plt.boxplot(data)
plt.show()

    

5. Замена выбросов

После обнаружения выбросов, их можно удалить или заменить более адекватными значениями. Например, выбросы можно заменить медианой или средним значением набора данных.

Убирать выбросы в данных важно для обеспечения точности анализа и избежания искажений результатов. Однако, следует помнить, что удаление выбросов может изменить статистические свойства данных и потребовать оправдания при интерпретации результатов.