Question

我有一个包含40列和许多记录的DataFrame df。

DF：

User_id | Col1 | Col2 | Col3 | Col4 | Col5 | Col6 | Col7 |...| Col39

对于除user_id列以外的每一列，我想检查异常值并删除整个记录，如果出现异常值。

对于每一行的离群值检测，我决定只使用第5和第95百分位数（我知道这不是最好的统计方法）：

编码到目前为止我所拥有的：

P = np.percentile(df.Col1, [5, 95])
new_df = df[(df.Col1 > P[0]) & (df.Col1 < P[1])]

问题：如何在不执行此操作的情况下将此方法应用于所有列（User_id除外）？我的目标是获取没有具有异常值的记录的数据帧。

谢谢！

Answer 1

初始数据集。

print(df.head())

   Col0  Col1  Col2  Col3  Col4  User_id
0    49    31    93    53    39       44
1    69    13    84    58    24       47
2    41    71     2    43    58       64
3    35    56    69    55    36       67
4    64    24    12    18    99       67

首先删除User_id列

filt_df = df.loc[:, df.columns != 'User_id']

然后，计算百分位数。

low = .05
high = .95
quant_df = filt_df.quantile([low, high])
print(quant_df)

       Col0   Col1  Col2   Col3   Col4
0.05   2.00   3.00   6.9   3.95   4.00
0.95  95.05  89.05  93.0  94.00  97.05

接下来根据计算的百分位数过滤值。要做到这一点，我使用apply列，就是这样！

filt_df = filt_df.apply(lambda x: x[(x>quant_df.loc[low,x.name]) & 
                                    (x < quant_df.loc[high,x.name])], axis=0)

带回User_id。

filt_df = pd.concat([df.loc[:,'User_id'], filt_df], axis=1)

最后，具有NaN值的行可以像这样删除。

filt_df.dropna(inplace=True)
print(filt_df.head())

   User_id  Col0  Col1  Col2  Col3  Col4
1       47    69    13    84    58    24
3       67    35    56    69    55    36
5        9    95    79    44    45    69
6       83    69    41    66    87     6
9       87    50    54    39    53    40

检查结果

print(filt_df.head())

   User_id  Col0  Col1  Col2  Col3  Col4
0       44    49    31   NaN    53    39
1       47    69    13    84    58    24
2       64    41    71   NaN    43    58
3       67    35    56    69    55    36
4       67    64    24    12    18   NaN

print(filt_df.describe())

          User_id       Col0       Col1       Col2       Col3       Col4
count  100.000000  89.000000  88.000000  88.000000  89.000000  89.000000
mean    48.230000  49.573034  45.659091  52.727273  47.460674  57.157303
std     28.372292  25.672274  23.537149  26.509477  25.823728  26.231876
min      0.000000   3.000000   5.000000   7.000000   4.000000   5.000000
25%     23.000000  29.000000  29.000000  29.500000  24.000000  36.000000
50%     47.000000  50.000000  40.500000  52.500000  49.000000  59.000000
75%     74.250000  69.000000  67.000000  75.000000  70.000000  79.000000
max     99.000000  95.000000  89.000000  92.000000  91.000000  97.000000

如何生成测试数据集

np.random.seed(0)
nb_sample = 100
num_sample = (0,100)

d = dict()
d['User_id'] = np.random.randint(num_sample[0], num_sample[1], nb_sample)
for i in range(5):
    d['Col' + str(i)] = np.random.randint(num_sample[0], num_sample[1], nb_sample)

df = DataFrame.from_dict(d)

Answer 2

您所描述的内容类似于winsorizing的过程，它会剪切值（例如，在第5和第95百分位数），而不是完全消除它们。

以下是一个例子：

import pandas as pd
from scipy.stats import mstats
%matplotlib inline

test_data = pd.Series(range(30))
test_data.plot()

# Truncate values to the 5th and 95th percentiles
transformed_test_data = pd.Series(mstats.winsorize(test_data, limits=[0.05, 0.05])) 
transformed_test_data.plot()

Answer 3

使用内部联接。这样的事情应该有效

cols = df.columns.tolist()
cols.remove('user_id') #remove user_id from list of columns

P = np.percentile(df[cols[0]], [5, 95])
new_df = df[(df[cols[0] > P[0]) & (df[cols[0]] < P[1])]
for col in cols[1:]:
    P = np.percentile(df[col], [5, 95])
    new_df = new_df.join(df[(df[col] > P[0]]) & (df[col] < P[1])], how='inner')

Answer 4

使用此代码，不要浪费时间：

Q1 = df.quantile(0.25)
Q3 = df.quantile(0.75)
IQR = Q3 - Q1

df = df[~((df < (Q1 - 1.5 * IQR)) |(df > (Q3 + 1.5 * IQR))).any(axis=1)]

使用百分位移除Pandas DataFrame中的异常值

4 个答案:

检查结果

如何生成测试数据集