Навестить питона: как избавиться от выбросов в Python

Как удалить выбросы в Python?

Удаление выбросов из данных в Python может быть достигнуто с использованием различных методов. Один из самых распространенных подходов - использование статистических методов.

1. Использование межквартильного размаха для определения выбросов

Межквартильный размах (IQR) является мерой статистического разброса данных. Выбросы могут быть определены как значения, которые находятся за пределами IQR умноженного на масштабный множитель (обычно 1,5 или 3).

# Импорт необходимых библиотек
import numpy as np

# Задание массива данных для примера
data = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 100])

# Расчет межквартильного размаха
Q1 = np.percentile(data, 25)
Q3 = np.percentile(data, 75)
IQR = Q3 - Q1

# Определение границ для удаления выбросов
lower_bound = Q1 - (1.5 * IQR)
upper_bound = Q3 + (1.5 * IQR)

# Получение данных без выбросов
data_without_outliers = data[(data > lower_bound) & (data < upper_bound)]

print(data_without_outliers)

2. Использование z-оценки для определения выбросов

Z-оценка позволяет нам вычислить, насколько отдаленное значение находится от среднего, используя стандартное отклонение данных. Выбросы могут быть определены как значения, которые находятся за пределами заранее заданного порогового значения z.

# Импорт необходимых библиотек
import numpy as np
from scipy import stats

# Задание массива данных для примера
data = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 100])

# Вычисление z-оценок для каждого значения
z_scores = np.abs(stats.zscore(data))

# Определение выбросов
threshold = 3
outliers = data[z_scores > threshold]

print(outliers)

Это лишь два из множества подходов к удалению выбросов в Python. Выбор конкретного метода будет зависеть от характеристик ваших данных и требований задачи. Убедитесь, что вы выбираете метод, который лучше всего подходит для вашего конкретного случая.

Как удалить выбросы в Python

Выбросы, или отклонения, в данных могут серьезно повлиять на результаты анализа или моделирования. Поэтому, очистка данных от выбросов является важным шагом в обработке данных. В этой статье мы рассмотрим, как удалить выбросы в Python с использованием нескольких методов.

1. Межквартильный размах

Межквартильный размах, или IQR, является простым и эффективным методом для определения выбросов в наборе данных. Он основан на медиане и интерквартильном расстоянии. Интерквартильное расстояние - это разница между нижним и верхним квартилями.

import numpy as np

def remove_outliers_iqr(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 data[(data >= lower_bound) & (data <= upper_bound)]

Вызов функции remove_outliers_iqr(data) принимает одномерный массив данных и возвращает очищенный от выбросов набор данных.

2. Z-оценка

Z-оценка позволяет выявить выбросы на основе стандартного отклонения. Значение Z-оценки показывает, насколько значение отклоняется от среднего значения в стандартных отклонениях.

def remove_outliers_zscore(data, threshold=3):
    z_scores = (data - np.mean(data)) / np.std(data)
    return data[abs(z_scores) < threshold]

Вызов функции remove_outliers_zscore(data, threshold) принимает одномерный массив данных и пороговое значение и возвращает очищенный от выбросов набор данных.

3. Медиана абсолютного отклонения (MAD)

MAD является непараметрическим методом для определения выбросов. Он использует медиану абсолютных отклонений от медианы данных. Значения, отклоняющиеся на определенное количество MAD от медианы, считаются выбросами.

def remove_outliers_mad(data, threshold=3):
    median = np.median(data)
    mad = np.median(np.abs(data - median))
    modified_z_scores = 0.6745 * (data - median) / mad
    return data[abs(modified_z_scores) < threshold]

Вызов функции remove_outliers_mad(data, threshold) принимает одномерный массив данных и пороговое значение и возвращает очищенный от выбросов набор данных.

Заключение

В этой статье мы рассмотрели три различных метода удаления выбросов в Python: межквартильный размах, Z-оценка и медиана абсолютного отклонения (MAD). Каждый из этих методов имеет свои преимущества и недостатки, и выбор метода зависит от конкретной задачи и особенностей данных. Надеюсь, что эта информация была полезной для вас при работе с данными и поможет вам очистить набор данных от выбросов!