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首頁大數(shù)據(jù)時代python數(shù)據(jù)清洗中，是如何識別和處理異常值的？
python數(shù)據(jù)清洗中，是如何識別和處理異常值的？
2020-07-17
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異常值處理是python數(shù)據(jù)清洗中重要的步驟，雖然異常值出現(xiàn)頻率比較低，但是如果置之不理的話，還是會對實際項目的分析造成偏差，所以今天小編就跟大家分享python數(shù)據(jù)清洗中應該如何識別和處理異常值，希望對大家有所幫助。

一、異常值概念

異常值，又稱離群點，就是那些遠離絕大多數(shù)樣本點的特殊群體，通常這樣的數(shù)據(jù)點在數(shù)據(jù)集中都表現(xiàn)出不合理的特性，需要注意的是，異常值正常范圍的值，不是錯誤值。

二、python數(shù)據(jù)清洗中異常值的識別

通常python數(shù)據(jù)清洗中，可以借助箱線圖、正態(tài)分布圖這些圖形法來進行異常值識別。

1.箱線圖法

采用箱線圖識別異常值的判斷標準為：當變量的數(shù)據(jù)值超出箱線圖上須和下須的范圍之外，也就是大于箱線圖的上須或者小于箱線圖的下須時，就可以認為這樣的數(shù)據(jù)點為異常點。

2.正態(tài)分布圖法

如果數(shù)據(jù)點落在偏離均值正負2倍標準差之外的概率就不足5%，它屬于小概率事件，即認為這樣的數(shù)據(jù)點為異常點。同理，如果數(shù)據(jù)點落在偏離均值正負3倍標準差之外的概率將會更小，可以認為這些數(shù)據(jù)點為極端異常點。

三、python數(shù)據(jù)清洗中異常值的處理

(1)直接將異常值刪除

(2)暫且保留異常值，結(jié)合整體模型進行綜合分析

(3)在樣本量很小的情況下，可以使用均值或其他統(tǒng)計量取代

(4)將異常值視為缺失值，利用處理缺失值的方法進行處理

(5)不處理，根據(jù)該缺失值的性質(zhì)特點，使用穩(wěn)健模型加以修飾

(6)利用抽樣技術或者模擬技術，接受更合理的標準誤等信息

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