数据分析-数值型异常值判定

本文介绍如何使用Python的Pandas库确定数据集的四分位数,包括第一四分位数(Q1)、第二四分位数(中位数)和第三四分位数(Q3)。此外,还提供了基于四分位数计算异常值阈值的方法,通过计算四分位距(IQR),确定数据的下限和上限,从而识别并处理异常值。
部署运行你感兴趣的模型镜像

python中pandas确定四分位

    pd[col].describe()中有对应的四分位描述

     pd[col].quantile(q=0.25)

 

普遍异常值确定

iqr = q3-ql
t_min = ql-3*iqr
t_max = q3+3*iqr
t_min<data<t_max

 

您可能感兴趣的与本文相关的镜像

Python3.10

Python3.10

Conda
Python

Python 是一种高级、解释型、通用的编程语言,以其简洁易读的语法而闻名,适用于广泛的应用,包括Web开发、数据分析、人工智能和自动化脚本

评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值