pandas - 异常值处理

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Pandas异常值处理

import pandas as pd #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]}) print(df) col1 col2 0 1 12 1 120 17 2 3 31 3 5 53 4 2 22 5 12 32 6 13 43 df_zscore=df.copy() #复制一个用来存储Z-score得分的数据框 cols=df.columns for col in co…

pandas - 异常值处理

异常值概念:是指那些远离正常值的观测,即“不合群”观测.异常值的出现一般是人为的记录错误或者是设备的故障等,异常值的出现会对模型的创建和预测产生严重的后果.当然异常值也不一定是坏事,有些情况下,通过寻找异常值就能够给业务带来良好的发展,如销毁“钓鱼”网站,关闭“薅羊毛”用户的权限等. 异常值的判定方法: 1.n个标准差法 2.箱线图法标准差法,就是用以样本均值+样本标准差为基准,如果样本离平均值相差2个标准差以上的就是异常值箱线图法:以上下四分位作为参考, x > Q3+nIQR 或者 x…

Pandas数据的去重，替换和离散化，异常值的检测

数据转换移除重复数据 import pandas as pd import numpy as np from pandas import Series data = pd.DataFrame( {'k1':['one']*3+['two']*4, 'k2':[1,1,2,3,3,4,4]}) data k1 k2 0 one 1 1 one 1 2 one 2 3 two 3 4 two 3 5 two 4 6 two 4 duplicated方法返回一个布尔型Series,表示各行是否是重复…

pandas学习(常用数学统计方法总结、读取或保存数据、缺省值和异常值处理)

pandas学习(常用数学统计方法总结.读取或保存数据.缺省值和异常值处理) 目录常用数学统计方法总结读取或保存数据缺省值和异常值处理常用数学统计方法总结 count 计算非NA值的数量 describe 针对Series或DataFrame列计算统计 min/max/sum 计算最小值最大值总和 argmin argmax 计算能够获取到最小值和最大值的索引位置(整数) idxmin idxmax 计算能够获取到最小值和最大值的索引值 quantile 计算样本的分位数(0到1)…

【转载】使用pandas进行数据清洗

使用pandas进行数据清洗本文转载自:蓝鲸的网站分析笔记原文链接:使用python进行数据清洗目录: 数据表中的重复值 duplicated() drop_duplicated() 数据表中的空值/缺失值 isnull()&notnull() dropna() fillna() 数据间的空格查看数据中的空格去除数据中的空格大小写转换数据中的异常和极端值 replace() 更改数据格式 astype() to_datetime() 数据分组 cut() 数据分列 split()…

Pandas数据处理实战：福布斯全球上市企业排行榜数据整理

手头现在有一份福布斯2016年全球上市企业2000强排行榜的数据,但原始数据并不规范,需要处理后才能进一步使用. 本文通过实例操作来介绍用pandas进行数据整理. 照例先说下我的运行环境,如下: windows 7, 64位 python 3.5 pandas 0.19.2版本在拿到原始数据后,我们先来看看数据的情况,并思考下我们需要什么样的数据结果. 下面是原始数据: 在本文中,我们需要以下的初步结果,以供以后继续使用. 可以看到,原始数据中,跟企业相关的数据中(“Sales”,“Prof…

数据分析之Pandas

一.Pandas介绍 1.介绍 pandas 是基于NumPy 的一种工具,该工具是为了解决数据分析任务而创建的.Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型,提供了高效地操作大型数据集所需的工具.pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法.你很快就会发现,它是使Python成为强大而高效的数据分析环境的重要因素之一. 2.数据结构 Series:一维数组,与Numpy中的一维array类似.二者与Python基本的数据结构List也很相近.Series如今能保存不同种数据类…