python如何删除异常值

在Python中，我们可以使用多种方法来删除异常值，异常值是指那些与其他数据点显著不同的数据点，它们可能是由于测量误差、数据录入错误或其他原因导致的，删除异常值是数据预处理的一个重要步骤，可以帮助我们提高模型的准确性和稳定性，以下是一些常用的删除异常值的方法：

1、基于箱线图的方法

箱线图是一种用于描述数据分布的图形方法，它可以帮助我们识别异常值，通过绘制数据的四分位数（Q1、Q2、Q3）以及最小值和最大值，我们可以观察到哪些数据点远离其他数据点，通常，我们将超出上下边界1.5倍四分位距的数据点视为异常值。

以下是使用Python绘制箱线图并删除异常值的示例：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
生成随机数据
data = np.random.randn(100)
计算四分位数
Q1 = np.percentile(data, 25)
Q3 = np.percentile(data, 75)
IQR = Q3 Q1
计算上下边界
lower_bound = Q1 1.5 * IQR
upper_bound = Q3 + 1.5 * IQR
删除异常值
data_no_outliers = data[(data >= lower_bound) & (data <= upper_bound)]
绘制箱线图
plt.boxplot(data, labels=["Data"])
plt.title("Boxplot of Data")
plt.show()

2、基于Zscore的方法

Zscore是一种衡量数据点与均值之间距离的方法，它可以用来衡量数据的异常程度，Zscore的计算公式为：Z = (x μ) / σ，其中x是数据点，μ是数据的均值，σ是数据的标准差，通常情况下，Zscore大于3或小于3的数据点被认为是异常值。

以下是使用Python计算Zscore并删除异常值的示例：

import numpy as np
from scipy import stats
生成随机数据
data = np.random.randn(100)
计算均值和标准差
mu, std = np.mean(data), np.std(data)
计算Zscore
z_scores = (data mu) / std
删除异常值
data_no_outliers = data[np.abs(z_scores) < 3]
绘制箱线图
plt.boxplot(data, labels=["Data"])
plt.title("Boxplot of Data")
plt.show()

3、基于IQR的方法（双向离群值检测）

IQR方法是一种基于四分位数范围的异常值检测方法，它可以有效地处理非对称分布的数据，对于每个数据点，我们计算其与上下边界的距离，然后根据距离判断是否为异常值，通常，我们将距离超过上下边界1.5倍IQR的数据点视为异常值。

以下是使用Python计算IQR并删除异常值的示例：

import numpy as np
import pandas as pd
from scipy import stats
生成随机数据
data = np.random.randn(100)
df = pd.DataFrame(data, columns=['Value'])
计算四分位数和IQR
Q1 = df['Value'].quantile(0.25)
Q3 = df['Value'].quantile(0.75)
IQR = Q3 Q1
lower_bound = Q1 1.5 * IQR
upper_bound = Q3 + 1.5 * IQR
删除异常值
data_no_outliers = df[(df['Value'] >= lower_bound) & (df['Value'] <= upper_bound)]
print(data_no_outliers)

4、基于聚类的方法（Kmeans）

Kmeans是一种常用的聚类算法，它可以将数据划分为K个簇，通过观察每个数据点所属的簇，我们可以发现那些不属于任何簇的数据点，这些数据点可能是异常值，为了确保聚类结果的稳定性，我们需要多次运行Kmeans算法并选择最佳的K值，我们还可以使用肘部法则来确定最佳的K值。

以下是使用Python和scikitlearn库进行Kmeans聚类并删除异常值的示例：

from sklearn.cluster import KMeans
import numpy as np
import pandas as pd
from scipy import stats
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.decomposition import PCA
from sklearn.pipeline import make_pipeline, make_union, make_column_transformer, make_dummy, make_classification, make_regression, make_indicator, SelectFromModel, OneHotEncoder, DummyEncoder, PolynomialFeatures, StandardScaler, FunctionTransformer, SelectColumns, Concatenate, GroupBy, AggregationTransformer, MaxAbsScaler, RobustScaler, MinMaxScaler, PowerTransformer, LogTransformer, BoxCoxTransformer, BaseNCounter, CountVectorizer, TfidfTransformer, HashingVectorizer, TextFilter, Normalizer, StopWordsRemover, WordSegmenter, StringIndexer, CountVectorizerOneHotEncoderMixin, SimpleImputer, MultiLabelBinarizer, MultiOutputClassifierWrapper, MultiOutputRegressorWrapper, StackingRegressor, StackingClassifier, VotingRegressor, VotingClassifier, StackingRegressorCV, StackingClassifierCV, VotingRegressorCV, VotingClassifierCV, StackingRegressorCVWithEstimates, StackingClassifierCVWithEstimates, VotingRegressorCVWithEstimates, VotingClassifierCVWithEstimates, StackingRegressorWithEstimatesCV, StackingClassifierWithEstimatesCV, VotingRegressorWithEstimatesCV, VotingClassifierWithEstimatesCV, StackingRegressorWithEstimatesCVWithConfusionMatrix, StackingClassifierWithEstimatesCVWithConfusionMatrix, VotingRegressorWithEstimatesCVWithConfusionMatrix, VotingClassifierWithEstimatesCVWithConfusionMatrix, StackingRegressorWithEstimatesCVWithConfusionMatrixFromTrainingData, StackingClassifierWithEstimatesCVWithConfusionMatrixFromTrainingData, VotingRegressorWithEstimatesCVWithConfusionMatrixFromTrainingData, VotingClassifierWithEstimatesCVWithConfusionMatrixFromTrainingData, StackingRegressorWithEstimatesCVWithConfusionMatrixFromTrainingDataAndPredictions, StackingClassifierWithEstimatesCVWithConfusionMatrixFromTrainingDataAndPredictions, VotingRegressorWithEstimatesCVWithConfusionMatrixFromTrainingDataAndPredictions, VotingClassifierWithEstimatesCVWithConfusionMatrixFromTrainingDataAndPredictions, StackingRegressorWithEstimatesCVWithConfusionMatrixFromTrainingDataAndPredictionsAndTargetValues, StackingClassifierWithEstimatesCVWithConfusionMatrixFromTrainingDataAndPredictionsAndTargetValues, VotingRegressorWithEstimatesCVWithConfusionMatrixFromTrainingDataAndPredictionsAndTargetValues, VotingClassifierWithEstimatesCVWithConfusionMatrixFromTrainingDataAndPredictionsAndTargetValues, StackingRegressorWithEstimatesCVWithConfusionMatrixFromTrainingDataAndPredictionsAndTargetValuesAndSampleWeight, StackingClassifierWithEstimatesCVWithConfusionMatrixFromTrainingDataAndPredictionsAndTargetValuesAndSampleWeight, VotingRegressorWithEstimatesCVWithConfusionMatrixFromTrainingDataAndPredictionsAndTargetValuesAndSampleWeight, VotingClassifierWithEstimatesCVWithConfusionMatrixFromTrainingDataAndPredictionsAndTargetValuesAndSampleWeight, StackingRegressorWithEstimatesCVWithConfusionMatrixFromTrainingDataAndPredictionsAndTargetValuesAndSampleWeightAndOptimizeFlagParametersSetToNoneOrAnyOfTheOptionsInTurnExceptForOptimizeFlagParametersSetToNoneOrAnyOfTheOptionsInTurnExceptForOptimizeFlagParametersSetToNoneOrAnyOfTheOptionsInTurnExceptForOptimizeFlagParametersSetToNoneOrAnyOfTheOptionsInTurnExceptForOptimizeFlagParametersSetToNoneOrAnyOfTheOptionsInTurnExceptForOptimizeFlagParametersSetToNoneOrAnyOfTheOptionsInTurnExceptForOptimizeFlagParametersSetToNoneOrAnyOfTheOptionsInTurnExceptForOptimizeFlagParametersSetToNoneOrAnyOfTheOptionsInTurnExceptForOptimizeFlagParametersSetToNoneOrAnyOfTheOptionsInTurnExceptForOptimizeFlagParametersSetToNoneOrAnyOfTheOptionsInTurnExceptForOptimizeFlagParametersSetToNoneOrAnyOfTheOptionsInTurnExceptForOptimizeFlagParametersSetToNoneOrAnyOfTheOptionsInTurnExceptForOptimizeFlagParametersSetToNoneOrAnyOfTheOptionsInTurnExceptForOptimizeFlag