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檢測(cè)與處理異常值1.3σ原則數(shù)值分布在數(shù)據(jù)中的占比(μ-σ,μ+σ)0.6827(μ-2σ,μ+2σ)0.9545(μ-3σ,μ+3σ)0.99731.3σ原則運(yùn)行結(jié)果：100-500.0101-300.0dtype:float64使用3σ原則判定異常值個(gè)數(shù)為:2異常值的最大值為：-300.0異常值的最小值為：-500.0示例：定義3σ原則識(shí)別異常值函數(shù)。代碼：defoutRange(Ser):

boolInd=(Ser.mean()-3*Ser.std()>Ser)|(Ser.mean()+3*Ser.var()<Ser)

index=np.arange(Ser.shape[0])[boolInd]

outrange=Ser.iloc[index]

returnoutrange

ser=pd.Series(data=np.hstack((np.random.randn(100),np.array([-500,-300]))))

outlier=outRange(ser)

print(outlier)

print('使用3σ原則判定異常值個(gè)數(shù)為:',outlier.shape[0])

print('異常值的最大值為：',outlier.max())

print('異常值的最小值為：',outlier.min())2.箱線圖箱線圖提供了識(shí)別異常值的一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)，即異常值通常被定義為小于QL-1.5IQR或大于QU+1.5IQR的值。QL稱為下四分位數(shù)，表示全部觀察值中有四分之一的數(shù)據(jù)取值比它小。QU稱為上四分位數(shù)，表示全部觀察值中有四分之一的數(shù)據(jù)取值比它大。IQR稱為四分位數(shù)間距，是上四分位數(shù)QU與下四分位數(shù)QL之差，其間包含了全部觀察值的一半。2.箱線圖示例：使用四分位數(shù)計(jì)算異常值。代碼：ser=pd.Series(data=np.hstack((np.random.randn(10),np.array([-500,-300]))))

QL=ser.quantile(0.25)

QU=ser.quantile(0.75)

print('下四分位數(shù)：%s,上四分位數(shù)：%s'%(QL,QU))

print('小于下四分位數(shù)：\n%s'%(ser<QL

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