Hướng dẫn how do you replace outliers in multiple columns in python? - làm thế nào để bạn thay thế các giá trị ngoại lai trong nhiều cột trong python?

Làm thế nào tôi có thể thay thế một ngoại lệ từ một cột của một gấu trúc DataFrame bằng giá trị trung bình của cột?

Tôi đã thử theo cách này:

median = dt[feature].median()
std = dt[feature].std()
outliers = (dt[feature] - median).abs() > std
dt[outliers] = np.nan
dt[feature].fillna(median, inplace=True)

Nhưng DataFrame 1000 x 784 của tôi trở thành 0 x 784 daframe

Hướng dẫn how do you replace outliers in multiple columns in python? - làm thế nào để bạn thay thế các giá trị ngoại lai trong nhiều cột trong python?

sa mạc

54,8K21 Huy hiệu vàng132 Huy hiệu bạc161 Huy hiệu đồng21 gold badges132 silver badges161 bronze badges

hỏi ngày 26 tháng 4 lúc 13:20Apr 26 at 13:20

Tôi nghĩ bạn nên làm điều đó như thế này thay thế:

median = dt[feature].median()
std = dt[feature].std()
dt.loc[(dt[feature] - median).abs() > std,feature]=np.nan
dt[feature].fillna(median, inplace=True)

Tôi đoán đó là vấn đề của bạn với mã cũ của bạn là:

dt[outliers] = np.nan

Đã trả lời ngày 26 tháng 4 lúc 14:38Apr 26 at 14:38

DatascirookiedatascirookieDataSciRookie

7881 Huy hiệu vàng2 Huy hiệu bạc10 Huy hiệu đồng1 gold badge2 silver badges10 bronze badges

Pandas loại bỏ các ngoại lệ cho nhiều cột với các ví dụ mã

Trong bài viết này, giải pháp của gấu trúc loại bỏ các ngoại lệ cho nhiều cột sẽ được chứng minh bằng cách sử dụng các ví dụ từ ngôn ngữ lập trình.

def cap_data(df):
    for col in df.columns:
        print("capping the ",col)
        if (((df[col].dtype)=='float64') | ((df[col].dtype)=='int64')):
            percentiles = df[col].quantile([0.01,0.99]).values
            df[col][df[col] <= percentiles[0]] = percentiles[0]
            df[col][df[col] >= percentiles[1]] = percentiles[1]
        else:
            df[col]=df[col]
    return df
final_df=cap_data(df)

Sử dụng nhiều ví dụ khác nhau, chúng tôi đã học cách giải quyết các gấu trúc loại bỏ các ngoại lệ cho nhiều cột.

Làm thế nào để bạn loại bỏ các ngoại lệ khỏi nhiều cột?

Thường thì bạn có thể muốn loại bỏ các ngoại lệ khỏi nhiều cột cùng một lúc trong R. Làm thế nào để xóa các ngoại lệ khỏi nhiều cột trong r

  • Bước 1: Tạo khung dữ liệu.
  • Bước 2: Xác định hàm ngoại lệ.
  • Bước 3: Áp dụng chức năng ngoại lệ vào khung dữ liệu.

Làm thế nào để bạn loại bỏ các ngoại lệ trong gấu trúc DF?

Cách loại bỏ các ngoại lệ khỏi khung dữ liệu gấu trúc trong Python

  • print(df)
  • z_scores = số liệu thống kê. Zscore (DF) tính toán các điểm z của `df`
  • abs_z_scores = np. abs (z_scores)
  • Đã lọc_entries = (abs_z_scores <3). tất cả (trục = 1)
  • new_df = df [piltered_entries]
  • print(new_df)

Làm thế nào để bạn loại bỏ nhiều ngoại lệ trong Python?

Loại bỏ các ngoại lệ

  • Tính toán tứ phân vị thứ nhất và thứ ba (Q1 và Q3).
  • Hơn nữa, đánh giá phạm vi liên vùng, IQR = Q3-Q1.
  • Ước tính giới hạn dưới, giới hạn dưới = Q1*1.5.
  • Ước tính giới hạn trên, giới hạn trên = Q3*1.5.
  • Thay thế các điểm dữ liệu nằm bên ngoài phía dưới và giới hạn trên bằng giá trị null.

Làm thế nào để bạn loại bỏ các ngoại lệ khỏi một tập dữ liệu lớn?

Khi bạn quyết định xóa các ngoại lệ, hãy ghi lại các điểm dữ liệu bị loại trừ và giải thích lý do của bạn. Bạn phải có thể gán một nguyên nhân cụ thể để loại bỏ các ngoại lệ. Một cách tiếp cận khác là thực hiện phân tích có và không có những quan sát này và thảo luận về sự khác biệt.

Làm thế nào để bạn xác định và loại bỏ các ngoại lệ trong Python?

  • Phát hiện và loại bỏ các ngoại lệ bằng Python.
  • Điểm Z để phát hiện ngoại lệ - Python.
  • SCIPY STATS.ZSCORE () Hàm | Python.
  • Tìm trung bình của một danh sách trong Python.
  • Thống kê Python | hàm trung bình ().
  • Phương pháp stdev () trong mô -đun thống kê Python.
  • Chức năng tròn () trong Python.
  • Tầng () và trần () Chức năng Python.

Làm thế nào để bạn loại bỏ các ngoại lệ bằng IQR?

Tóm lại, IQR là Q3-Q1 và giới hạn trên cho các trình không vượt trội là Q3+1.5*IQR, giới hạn thấp hơn cho các trình không thoát ra là Q1-1.5*IQR. Trong ví dụ này, UL (giới hạn trên) là 99,5, LL (giới hạn dưới) là 7,5. Do đó, các lớp trên 99,5 trở xuống được coi là ngoại lệ. Chúng ta có thể sử dụng lập chỉ mục để tìm các ngoại lệ chính xác.

Làm thế nào để gấu trúc đối phó với các ngoại lệ?

steps:

  • Sắp xếp bộ dữ liệu theo thứ tự tăng dần.
  • Tính toán tứ phân 1 và 3 (Q1, Q3)
  • Tính IQR = Q3-Q1.
  • Tính toán giới hạn dưới = (Q1
  • Vòng lặp qua các giá trị của bộ dữ liệu và kiểm tra những người rơi xuống dưới giới hạn dưới và phía trên giới hạn trên và đánh dấu chúng là ngoại lệ.

Làm thế nào để bạn đối phó với các ngoại lệ trong dữ liệu phân loại?

Lấy mẫu. Các ngoại lệ trong dữ liệu phân loại cũng có thể được nói về vấn đề mất cân bằng lớp. Điều này có nghĩa là dữ liệu cho mỗi lớp không theo tỷ lệ tương tự. Trong tình huống như vậy, chúng tôi sử dụng một số kỹ thuật lấy mẫu như lấy mẫu, phân tích quá mức và phân tích SMOTE.18-tháng 5 năm 2022

Làm thế nào để bạn lọc cho các ngoại lệ trong Python?

Vì dữ liệu không tuân theo phân phối bình thường, chúng tôi sẽ tính toán các điểm dữ liệu ngoại lệ bằng phương pháp thống kê gọi là Phạm vi liên vùng (IQR) thay vì sử dụng điểm Z. Sử dụng IQR, các điểm dữ liệu ngoại lệ là các điểm giảm xuống dưới Q1 Tiết1.5 IQR hoặc trên Q3 + 1.5 IQR.24-FEB-2022

Làm thế nào để bạn loại bỏ các ngoại lệ?

Loại bỏ các ngoại lệ bằng cách sử dụng độ lệch chuẩn. Một cách khác, chúng ta có thể loại bỏ các ngoại lệ là tính toán ranh giới trên và ranh giới dưới bằng cách lấy 3 độ lệch chuẩn so với giá trị trung bình của các giá trị (giả sử dữ liệu thường được phân phối/Gaussian).

Làm thế nào để bạn loại bỏ các ngoại lệ khỏi nhiều cột trong Python?

Làm thế nào để bạn loại bỏ nhiều ngoại lệ trong Python ?..
Tính toán tứ phân vị thứ nhất và thứ ba (Q1 và Q3) ..
Hơn nữa, đánh giá phạm vi liên vùng, IQR = Q3-Q1 ..
Ước tính giới hạn dưới, giới hạn dưới = Q1*1.5 ..
Ước tính giới hạn trên, giới hạn trên = Q3*1.5 ..

Làm thế nào để bạn thay thế các ngoại lệ trong dữ liệu?

Sử dụng phát hiện trung bình và các phương thức điền gần nhất điền các ngoại lệ trong dữ liệu, trong đó một ngoại lệ được định nghĩa là một điểm nhiều hơn ba độ lệch chuẩn so với giá trị trung bình.Thay thế ngoại lệ bằng phần tử gần nhất không phải là một ngoại lệ.Trong cùng một biểu đồ, vẽ sơ đồ dữ liệu gốc và dữ liệu với ngoại lệ được điền.Replace the outlier with the nearest element that is not an outlier. In the same graph, plot the original data and the data with the outlier filled.

Làm thế nào để bạn sửa chữa các ngoại lệ trong Python?

Bước 1 - Nhập thư viện ..
Bước 2 - Tạo DataFrame ..
Phương pháp 1 - bỏ các ngoại lệ ..
Phương pháp 2 - Đánh dấu các ngoại lệ ..
Phương pháp 3 - Rescaling dữ liệu ..

Làm thế nào để bạn đếm các ngoại lệ trong tất cả các cột trong Python?

Sử dụng gấu trúc mô tả () để tìm các ngoại lệ sau khi kiểm tra dữ liệu và bỏ các cột, sử dụng.Mô tả () để tạo ra một số thống kê tóm tắt.Tạo số liệu thống kê tóm tắt là một cách nhanh chóng để giúp chúng tôi xác định xem bộ dữ liệu có ngoại lệ hay không. After checking the data and dropping the columns, use . describe() to generate some summary statistics. Generating summary statistics is a quick way to help us determine whether or not the dataset has outliers.