Question

是否存在通过IQR对列进行过滤的内置方法（即Q1-1.5IQR和Q3 + 1.5IQR之间的值）？此外，建议大熊猫任何其他可能的广义过滤。

Answer 1

据我所知，最紧凑的符号似乎是由query方法带来的。

# Some test data
np.random.seed(33454)
df = (
    # A standard distribution
    pd.DataFrame({'nb': np.random.randint(0, 100, 20)})
        # Adding some outliers
        .append(pd.DataFrame({'nb': np.random.randint(100, 200, 2)}))
        # Reseting the index
        .reset_index(drop=True)
    )

# Computing IQR
Q1 = df['nb'].quantile(0.25)
Q3 = df['nb'].quantile(0.75)
IQR = Q3 - Q1

# Filtering Values between Q1-1.5IQR and Q3+1.5IQR
filtered = df.query('(@Q1 - 1.5 * @IQR) <= nb <= (@Q3 + 1.5 * @IQR)')

然后我们可以绘制结果以检查差异。我们观察到左侧框图中的异常值（183处的交叉）在过滤后的系列中不再出现。

# Ploting the result to check the difference
df.join(filtered, rsuffix='_filtered').boxplot()

由于这个答案我在这个主题上写了post，你可以找到更多信息。

Answer 2

使用Series.between（）的另一种方法：

iqr = df['col'][df['col'].between(df['col'].quantile(.25), df['col'].quantile(.75), inclusive=True)]

抽出：

q1 = df['col'].quantile(.25)
q3 = df['col'].quantile(.75)
mask = d['col'].between(q1, q2, inclusive=True)
iqr = d.loc[mask, 'col']

Answer 3

这将为您提供df的子集，该子集位于column列的IQR中：

def subset_by_iqr(df, column, whisker_width=1.5):
    """Remove outliers from a dataframe by column, including optional 
       whiskers, removing rows for which the column value are 
       less than Q1-1.5IQR or greater than Q3+1.5IQR.
    Args:
        df (`:obj:pd.DataFrame`): A pandas dataframe to subset
        column (str): Name of the column to calculate the subset from.
        whisker_width (float): Optional, loosen the IQR filter by a
                               factor of `whisker_width` * IQR.
    Returns:
        (`:obj:pd.DataFrame`): Filtered dataframe
    """
    # Calculate Q1, Q2 and IQR
    q1 = df[column].quantile(0.25)                 
    q3 = df[column].quantile(0.75)
    iqr = q3 - q1
    # Apply filter with respect to IQR, including optional whiskers
    filter = (df[column] >= q1 - whisker_width*iqr) & (df[column] <= q3 + whisker_width*iqr)
    return df.loc[filter]                                                     

# Example for whiskers = 1.5, as requested by the OP
df_filtered = subset_by_iqr(df, 'column_name', whisker_width=1.5)

Answer 4

另一种方法使用Series.clip：

q = s.quantile([.25, .75])
s = s[~s.clip(*q).isin(q)]

这是详细信息：

s = pd.Series(np.randon.randn(100))
q = s.quantile([.25, .75])  # calculate lower and upper bounds
s = s.clip(*q)  # assigns values outside boundary to boundary values
s = s[~s.isin(q)]  # take only observations within bounds

使用它来过滤整个数据帧df很简单：

def iqr(df, colname, bounds = [.25, .75]):
    s = df[colname]
    q = s.quantile(bounds)
    return df[~s.clip(*q).isin(q)]

注意：该方法本身不包括边界。

Answer 5

使用df.quantile查找第一个和第三个四分位数，然后在数据帧上使用掩码。如果要删除它们，请使用no_outliers并反转掩码中的条件以获得outliers。

Q1 = df.col.quantile(0.25)
Q3 = df.col.quantile(0.75)
IQR = Q3 - Q1
no_outliers = df.col[(Q1 - 1.5*IQR < df.BMI) &  (df.BMI < Q3 + 1.5*IQR)]
outliers = df.col[(Q1 - 1.5*IQR >= df.BMI) |  (df.BMI >= Q3 + 1.5*IQR)]

Answer 6

您也可以通过计算IQR尝试使用以下代码。基于IQR，上下限，它将替换每列中显示的异常值。该代码将遍历数据帧的每一列，并通过单独过滤异常值来逐一处理，而不是遍历行中的所有值以查找异常值。

功能：

    def mod_outlier(df):
        df1 = df.copy()
        df = df._get_numeric_data()


        q1 = df.quantile(0.25)
        q3 = df.quantile(0.75)

        iqr = q3 - q1

        lower_bound = q1 -(1.5 * iqr) 
        upper_bound = q3 +(1.5 * iqr)


        for col in col_vals:
            for i in range(0,len(df[col])):
                if df[col][i] < lower_bound[col]:            
                    df[col][i] = lower_bound[col]

                if df[col][i] > upper_bound[col]:            
                    df[col][i] = upper_bound[col]    


        for col in col_vals:
            df1[col] = df[col]

        return(df1)

函数调用：

df = mod_outlier(df)

如何使用带有IQR的pandas过滤器？

6 个答案: