盖帽处理异常值

最新推荐文章于 2024-09-25 21:17:02 发布
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分类专栏： SAS 文章标签： 盖帽 异常值 哑变量 强影响点 标准差
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Er_longlong/article/details/93461323
本文探讨了数据分析中异常值的几种类型，包括单值异常、相关性异常和突发异常，并通过实例解释如何识别和处理这些异常值。提到了盖帽法作为处理异常值的一种常见策略，根据置信区间的标准差来决定删除范围。同时，区分了异常值与强影响点，并介绍了回归模型中判断强影响点的方法。最后，讨论了对异常值敏感的模型，如聚类分析和时间序列。

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                                                                  异常值的几种情况

       数据分析中，异常值是比较难于界定的，一般数据异常值会有几种情况：

  • 单值异常

       如下图所示，某市场产品客群的样本分布中，年龄为0-5岁与150-200岁即可判定为异常，一般单值异常需结合实际的业务进行判断。

 

  • 相关性异常

        一般收入随年龄的增长呈现类线性趋势，如果出现下图情况，即低龄高收入者（如思聪）、高龄低收入者（如流浪老人），虽也可能属于正常情况，但还是要将其排除在建模样本外

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盖帽处理
weixin_43852674的博客
04-27 631
异常值处理 - 盖帽 def cap1(x, quantile=[0.05, 0.95]): """盖帽法处理异常值 Args： x：pd.Series列，连续变量 quantile：指定盖帽法的上下分位数范围 """ # 生成分位数 Q05, Q95=x.quantile(quantile).values.tolist() # 替换异常值为指定的分位数 if Q05 > x.min(): x = x.copy() # why copy:为了
【数据处理_异常值检测及处理】
Silenceyezi的博客
03-21 3256
在数据清洗的过程中，异常值的检测及处理是非常重要的一部分，现就以下问题学习异常值的相关知识。 1.什么是异常值？   指样本中个别数值明显偏离其余的观测值，比如一个学生的年龄<0，身高>5m等等，这些数据都属于异常值 2.异常值有什么影响？   回归模型对异常值比较敏感，如果数据样本中存在异常值，那么模型的拟合，变量的系数、显著性等都会产生较大影响。 3.怎么检测异常值？ 箱型图   首先计算变量的分位数（Q1、Q3），然后得到四分位数极差IQR=Q3-Q1，那么小于Q1-1.5IQR 或 大
数据清洗之异常值处理的常用方法（**盖帽法）
积一时之步，臻千里之遥程
05-20 1万+
原文链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/358944859 作者：manny，数据分析师一枚异常值是指那些在数据集中存在的不合理的值，需要注意的是，不合理的值是偏离正常范围的值，不是错误值。比如人的身高为-1m，人的体重为1吨等，都属于异常值的范围。虽然异常值不常出现，但是又会对实际项目分析有影响，造成结果的偏差，所以在数据挖掘的过程中不能不重视。异常值出现的原因：数据集中的异常值可能是由于传感器故障、人工录入错误或异常事件导致。如果忽视这些异常值，在某些建模场景下就会导致结论的
PYTHON 用三倍四分位间距盖帽法处理异常值
chensq_yinhai的博客
02-05 1782
异常值的存在给建模带来极大困扰，在模型构建之前，采用四分位间距法去掉异常值是我们常用的方法，我把代码总结如下： ## del_cols:不用盖帽法处理的列名集合 ## df_data_1:待处理的数据框 def OutliersDeal(df_data_1 , del_cols ): import copy df_data = copy.deepcopy(df_data_1.drop(del_cols , axis = 1)) colnames = df_data.columns.
【Python】Numpy实现盖帽法处理异常数据值
Esperanto.的博客
11-10 1431
盖帽
异常值的类型及其处理方法
08-27
一本讲述异常值的分类及其相应处理方法的书籍，里面详细描述了异常值产生的原因和从不同角度解决的办法。
数据处理之异常值处理
kejiayuan0806的博客
03-17 1万+
异常值是指那些在数据集中存在的不合理的值，需要注意的是，不合理的值是偏离正常范围的值，不是错误值。比如人的身高为-1m，人的体重为1吨等，都属于异常值的范围。虽然异常值不常出现，但是又会对实际项目分析有影响，造成结果的偏差，所以在数据挖掘的过程中不能不重视。 异常值出现的原因 数据集中的异常值可能是由于传感器故障、人工录入错误或异常事件导致。如果忽视这些异常值，在某些建模场景下就会导致结论的错误（如线性回归模型、K均值聚类等），所以在数据的探索过程中，有必要识别出这些异常值并处理好它们。 异常值检测 简单统
数据预处理|数据清洗|使用Pandas进行异常值清洗
皖山文武
03-15 2254
数据预处理|数据清洗|使用Pandas进行异常值清洗
python盖帽法_Python 7种超实用的数据清洗方法，这你一定要掌握
weixin_29529733的博客
02-21 1763
数据清洗是数据分析的必备环节，在进行分析过程中，会有很多不符合分析要求的数据，例如重复、错误、缺失、异常类数据。一、 重复值处理数据录入过程、数据整合过程都可能会产生重复数据，直接删除是重复数据处理的主要方法。pandas提供查看、处理重复数据的方法duplicated和drop_duplicates。以如下数据为例:>sample = pd.DataFrame({"id":[1,1,1,3...
机器学习 基础理论 学习笔记 （6）异常值检测和处理
人生是一场修行
12-15 6923
1.异常值定义 异常值是指样本中的个别值，其数值明显偏离它所属样本集的其余观测值。 异常值分析是检验数据是否有录入错误以及含有不合常理的数据。忽视异常值的存在是十分危险的，不加剔除地把异常值包括进数据的计算分析过程中，对结果会产生不良影响；重视异常值的出现，分析其产生的原因，常常成为发现问题进而改进决策的契机。异常值也称为离群点，异常值的分析也称为离群点分析。 2.异常值检测方法 （1）描述性统计和可视化寻找 就是简单的画图看数据，计算方差、标准差查看数据的波动程度，另外查看均值大小、众数、最大值最小值、分
机器学习处理离散值方法之 95分位数盖帽法
a1272899331的博客
08-04 5313
def train_add_hat(x,features): import numpy as np import pandas as pd df=x.copy() q95_dict={} for col in features: q95=np.percentile(df[col],95) q95_dict[col]=q95 ...
python——盖帽法进行数据清洗
qq_43464006的博客
09-25 347
在我们处理数据过程中难免会遇到异常值的情况，这个时候如果能够对长时间序列的Excel文件进行批处理可谓是省心又省力鸭，下面一起来学习吧。哈喽，各位小可爱，好久不见啦，小编最近比较忙，今天抽出时间来跟各位小可爱聊一聊python批量出来Excel异常数据相关的内容。
【python 机器学习】正态分布检验以及异常值处理3σ原则
赖德发的博客
01-07 2万+
正态曲线呈钟型，两头低，中间高，左右对称因其曲线呈钟形，因此人们又经常称之为钟形曲线。 使用K-S检验一个数列是否服从正态分布、两个数列是否服从相同的分布。 下面介绍 Python 中常用的几种正态性检验方法： scipy.stats.kstest 异常值是指样本中的个别值，其数值明显偏离其余的观测值。异常值也称离群点，异常值的分析也称为离群点的分析。 在进行机器学习过程中，需要对数据集进行异...
R语言︱异常值检验、离群点分析、异常值处理
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笔者寄语：本文是《R语言数据分析与挖掘实战》 异常值处理一般分为以下几个步骤：异常值检测、异常值筛选、异常值处理。 其中异常值检测的方法主要有：箱型图、简单统计量（比如观察极值） 异常值处理方法主要有：删除法、插补法、替换法。 提到异常值不得不说一个词：鲁棒性。就是不受异常值影响，一般是鲁棒性高的数据，比较优质。 一、异常值检验 异常值大概包括缺失值、离群值、重复值
大数据算法模型中的数据清洗
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大数据的背景下，数据处理占了极大的份额，就像一个西红柿做成西红柿炒鸡蛋，需要经过调料整合，菜料清洗，饭菜加工等等才能发布到生产，不，发送到餐桌，毕竟直接干吃西红柿会脏乱有毒，口味不佳，顾客会认为贵餐厅很low 这里简单分享一下我对数据清洗的理解，数据清洗占了很重要的地位，不然面对着脏乱差的西红柿炒鸡蛋，没人愿意下口。 一份未经清洗过的数据一般会存在这些不符合分析要求的问题：重复，错误，空值，异...
数据清洗之 异常值处理
若尘的博客
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数据清洗异常值处理
蓝桥杯2016年JavaB组省赛（代码+解析）
Peanut的博客
03-10 1313
第一题：煤球数目 有一堆煤球，堆成三角棱锥形。具体： 第一层放1个， 第二层3个（排列成三角形）， 第三层6个（排列成三角形）， 第四层10个（排列成三角形）， … 如果一共有100层，共有多少个煤球？ 请填表示煤球总数目的数字。 注意：你提交的应该是一个整数，不要填写任何多余的内容或说明性文字。 答案：171700 解析： 观察规律可知，第n层的煤球数目等于n-1层的煤球数目加上n f(n)=f...
数据预处理之异常值处理
xzfreewind的博客
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异常值，即在数据集中存在不合理的值，又称离群点。比如年龄为-1，笔记本电脑重量为1吨等，都属于异常值的范围。从集合角度来看，异常值即离群点
数据采集及预处理
BTD-Winnie
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一、数据采集方法 1.数据来源 一手数据：数据的直接来源。 二手数据：数据的间接来源。内部来源：比如财务报表，包括会计计算，成本资料等。外部来源：比如各类统计年鉴等，调查机构发布的数据等。
四分位法处理异常值python代码
最新发布
04-28
<think>好的，用户想要用Python实现四分位法处理异常值的代码。我需要参考之前提供的引用内容，整理出合适的代码示例，并确保解释清楚步骤。 首先，用户的问题是关于使用四分位法（IQR方法）来处理异常值，所以需要明确四分位法的步骤：计算Q1、Q3，得到IQR，然后确定上下限，将超出范围的值替换为边界值。 根据引用2，有一个函数示例，使用Pandas的quantile方法计算分位数，然后通过loc进行替换。引用3和4也提到了类似的方法，使用NumPy的percentile或者quantile函数。需要确定是用Pandas还是NumPy，但通常Pandas更直接处理DataFrame。 用户提供的引用2中的函数可能更适合，因为它处理的是DataFrame的列，并且返回处理后的数据。不过需要注意代码中的潜在问题，比如深拷贝的使用，以及如何避免SettingWithCopyWarning。需要确保在修改数据时使用.loc或者避免链式赋值。 另外，引用3和4提到如何计算IQR和阈值，然后筛选异常值。但用户需要的是处理（盖帽法）而不是仅仅识别，所以重点应放在替换异常值上。 可能需要注意的地方：函数是否需要处理特定列，比如排除某些不处理的列，如引用2中的del_cols参数。用户可能需要一个灵活的函数，可以指定哪些列不需要处理。 在代码实现中，需要导入必要的库，比如pandas和copy。函数结构可能需要接收数据框和排除列，然后遍历其他列进行处理。 测试部分，引用2中的main函数示例可以展示如何调用函数，并检查结果。需要确保示例数据能够正确运行，比如读取CSV文件，调用处理函数，然后查看描述统计。 此外，需要解释代码的每一步，比如为什么要用深拷贝，如何计算分位数，替换逻辑等。还要提到常见的错误，比如SettingWithCopyWarning，以及如何避免，比如使用copy()或者.loc。 可能还需要对比不同方法的优劣，比如使用Pandas内置方法相比NumPy的优势，或者处理大数据集时的效率问题。 最后，确保代码符合Pandas最佳实践，避免潜在错误，并给出使用示例，让用户能够直接复制粘贴并应用到自己的数据上。</think>以下是通过四分位法（IQR方法）处理异常值的Python代码实现及分步说明： --- ### **Python四分位法处理异常值代码实现** ```python import pandas as pd import numpy as np def iqr_outlier_capping(df, exclude_cols=None): """ 使用四分位间距盖帽法处理数值型列的异常值 :param df: 待处理的数据框（DataFrame） :param exclude_cols: 不处理的列名列表（如ID列、分类列） :return: 处理后的数据框 """ processed_df = df.copy() numeric_cols = processed_df.select_dtypes(include=np.number).columns.tolist() if exclude_cols: numeric_cols = [col for col in numeric_cols if col not in exclude_cols] for col in numeric_cols: q1 = processed_df[col].quantile(0.25) q3 = processed_df[col].quantile(0.75) iqr = q3 - q1 lower_bound = q1 - 1.5 * iqr upper_bound = q3 + 1.5 * iqr # 替换超出范围的值为边界值（盖帽法） processed_df[col] = processed_df[col].clip(lower=lower_bound, upper=upper_bound) return processed_df # 示例调用 if __name__ == '__main__': data = pd.read_csv('your_data.csv') # 排除非数值列或不需要处理的列（如ID、标签列） cleaned_data = iqr_outlier_capping(data, exclude_cols=['id', 'target']) cleaned_data.describe() ``` --- ### **分步说明** 1. **数据拷贝** `df.copy()` 创建原始数据的副本，避免修改原始数据[^2]。 2. **筛选数值列** `select_dtypes(include=np.number)` 自动选择数值型列，跳过分类、文本等非数值列。 3. **计算四分位点** - 使用Pandas的`.quantile(0.25)`和`.quantile(0.75)`计算Q1和Q3[^3] - 计算IQR：$IQR = Q3 - Q1$ 4. **确定异常值边界** 根据公式确定上下限： $$ \text{下限} = Q1 - 1.5 \times IQR $$ $$ \text{上限} = Q3 + 1.5 \times IQR $$ 5. **盖帽法处理** 使用`.clip(lower, upper)`将超出边界的值替换为边界值，比逐行替换更高效且避免`SettingWithCopyWarning`[^4]。 --- ### **注意事项** - **避免链式索引**：直接使用`df[col] = ...`而非链式赋值（如`df[col][condition]`），防止Pandas警告[^1]。 - **分位数计算逻辑**：Pandas的`.quantile()`默认使用线性插值，与NumPy的`np.percentile`结果可能略有差异[^3]。 - **适用场景**：适用于对称分布数据，对偏态分布可能需调整系数（如将1.5改为3）[^4]。
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