数据的异常值和重复值怎么处理？拿去抄作业！_三个重复之间误差太大怎么处理

在进行数据分析的时候除了有缺失值之外，还可能遇到异常值和重复值。

异常值

异常值：

偏离正常范围的值，不是错误值。出现的频率很低，但是会对数据分析造成偏差

常采用盖帽法或者数据离散化进行处理

1、异常值的判断

也叫n个标准差法，均值±n个标准差内的数据叫做正常值，一般为2-3个标准差

计算均值和标准差

import numpy as np
import pandas as pd
 
data = pd.read_excel('university.xlsx')
jz = data['报名人数'].mean()
print(jz)
bzc = data['报名人数'].std()
print(bzc)

结果：

> 1525.2222222222222
> 4975.899109579891

搭配any()，查看是否有超过上下限的数据，这种数据为异常值

top = data['报名人数'].mean() + 2 * data['报名人数'].std()
bottom = data['报名人数'].mean() - 2 * data['报名人数'].std()

结果：

> 11477.020441382005 
> -8426.57599693756

是否有超过下限的情况

any(data.报名人数 < bottom)   # 结果：False

是否有超过上限的情况

any(data.报名人数 > top)  # 结果：True

查看【报名人数】为正常值的数据

data[data['报名人数'].between(bottom,top)]

可以看出少了索引为4和12的数据，该数据报名人数分别为17388和20000，超出上限11477.020441382005

也可以画个直方图看一下数据的分布情况，感受一下：

data.报名人数.plot(kind ='hist')

箱线法

上四分位数：取3/4位置的数 下四分位数：取1/4位置的数 分位差 = 上四分位数- 下四分位数

上界 = 上四分位数 + 1.5分位差 下界= 下四分位数 - 1.5分位差

上界 、下界范围之内的数据叫做正常值，范围之外的叫做异常值。

# 下四分位数Q1 = data.报名人数.quantile(0.25)print(Q1)# 上四分位数Q3 =data.报名人数.quantile(0.75)print(Q3)# 分位差IQR = Q3 - Q1print(IQR)# 上界print(Q3 + 1.5 * IQR)# 下界print(Q1 - 1.5 * IQR)# 是否有超出上界的数据print(any(data.报名人数 > Q3 + 1.5 * IQR))# 是否有低于下界的数据print(any(data.报名人数 < Q1 - 1.5 * IQR))

结果：

> 134.5206.572.0314.526.5TrueTrue

箱线图看一下：

data.报名人数.plot(kind = 'box')

结果：

说明有超出上限和下限的值

2、异常值的处理

方法一：

用小于上限最大值去替换超出上限的异常值 用大于下限最小值去替换低于下限的异常值

数据准备：（新增一列【new_报名人数】数据，是为了替换异常值后做对比）

data['new_报名人数'] = data['报名人数']

计算小于上限的最大值，作为替换值

# 计算小于上限的最大值，作为替换值UL = Q3 + 1.5 * IQR# 低于上限的最大值replace_value = data.new_报名人数[data.new_报名人数 < UL].max()# 用替换值替换超出上限的数据：data.loc[data.new_报名人数>UL,'new_报名人数'] = replace_valuedata

最终：

方法二：

低于百分之一分位数的数据用百分之一分位数替换 高于百分之九十九分位数的数据用百分之九十九分位数替换

计算百分之一分位数、百分之九十九分位数

# 百分之一分位数P1=data.new_报名人数.quantile(0.01)# 百分之九十九分位数P99=data.new_报名人数.quantile(0.99)

进行替换

data.loc[data['new_报名人数']>P99,'new_报名人数'] = P99data.loc[data['new_报名人数']<P1,'new_报名人数'] = P1

重复值

一般保留第一条重复数据，对其他重复数据进行移除。

判断重复值 df.duplicated

df.duplicated(subset=None, keep='first')

参数说明：subset：列标签，默认使用所有列，若只考虑用某些列来识别重复项，可指定列 keep，默认first,保留重复值的第一项，也可以指定last,保留最后一项重复值数据

返回的是一个视图

data.duplicated()

True为重复数据

取出重复值

data[data.duplicated()]

结果：

按照指定列判断重复数据

data[data.duplicated(subset=['学院','报名人数'])]

删除重复数据 df.drop_duplicates

一般有重复数据后可以删除

df.drop_duplicates(subset=None, keep='first', inplace=False)

subset：默认全部列，可以指定特定列来判断重复数据 keep：保留重复数据的第一条数据 inplace：是否就地操作，默认False,返回一个视图 True,就地操作，直接在原数组数据上删除重复值

data.drop_duplicates(inplace=True)data

删除后无重复数据。

-END-

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