数据预处理 | 通过 Z-Score 方法判断异常值

判断异常值方法：Z-Score

计算公式 Z = (X-μ)/σ 其中μ为总体平均值，X-μ为离均差，σ表示标准差。z的绝对值表示在标准差范围内的原始分数与总体均值之间的距离。当原始分数低于平均值时，z为负，以上为正。

代码演示

1 生成一个 df

 import pandas as pd  # 导入pandas库
 # 生成异常数据
 df = pd.DataFrame({'col1': [1, 120, 3, 5, 2, 12, 13],
                    'col2': [12, 17, 31, 53, 22, 32, 43]})

2 通过Z-Score方法判断异常值

 df_zscore = df.copy()  # 复制一个用来存储Z-score得分的数据框
 cols = df.columns  # 获得数据框的列名

 for col in cols:  # 循环读取每列
     df_col = df[col]  # 得到每列的值
     z_score = (df_col - df_col.mean()) / df_col.std()  # 计算每列的Z-score得分
     # 判断Z-score得分是否大于2.2，（此处2.2代表一个经验值），如果是则是True，否则为False
     df_zscore[col] = z_score.abs() > 2.2  

 print(df_zscore)  # 打印输出

3 删除异常值所在的行

　　留下==False的，df_zscore['col1'] == True 的就能丢掉了

 df_drop_outlier = df[df_zscore['col1'] == False]
 print(df_drop_outlier)