python处理异常值循环_Python数据处理：异常值处理方法之3σ原则

原标题：Python数据处理：异常值处理方法之3σ原则

一、3σ原则定义

异常值是指样本中的个别值，其数值明显偏离其余的观测值。异常值也称离群点，异常值的分析也称为离群点的分析。

在进行机器学习过程中，需要对数据集进行异常值剔除或者修正，以便后续更好地进行信息挖掘。

对于异常值的处理，3σ原则是最常使用的一种处理数据异常值的方法。那么，什么叫3σ原则呢？

3σ原则，又叫拉依达原则，它是指假设一组检测数据中只含有随机误差，需要对其进行计算得到标准偏差，按一定概率确定一个区间，对于超过这个区间的误差，就不属于随机误差而是粗大误差，需要将含有该误差的数据进行剔除。

其局限性：仅局限于对正态或近似正态分布的样本数据处理，它是以测量次数充分大为前提(样本>10)，当测量次数少的情形用准则剔除粗大误差是不够可靠的。在测量次数较少的情况下，最好不要选用该准则。

3σ原则：

数值分布在(μ-σ,μ+σ)中的概率为0.6827

数值分布在(μ-2σ,μ+2σ)中的概率为0.9545

数值分布在(μ-3σ,μ+3σ)中的概率为0.9973

其中， μ为平均值，σ为标准差。

一般可以认为，数据Y的取值几乎全部集中在(μ-3σ,μ+3σ)区间内，超出这个范围的可能性仅占不到0.3%，这些超出该范围的数据可以认为是异常值。

对于正态分布而言，数据大概分布如图所示：

深蓝色区域是距平均值小于一个标准差之内的数值范围。在正态分布中，此范围所占比率为全部数值之68%，根据正态分布，两个标准差之内的比率合起来为95%；三个标准差之内的比率合起来为99%。

二、3σ原则作用

异常值检测是机器学习中重要的一部分，它的任务是发现与大部分其他对象显著不同的对象。大部分机器学习过程都将这种差异信息视为噪声而丢弃。

三、Python实现步骤

具体步骤如下：

首先需要保证数据列大致上服从正态分布；

计算需要检验的数据列的平均值和标准差；

比较数据列的每个值与平均值的偏差是否超过3倍，如果超过3倍，则为异常值；

剔除异常值，得到规范的数据。

1

importnumpy

asnp

2importpandas aspd

3fromscipy importstats

4

5

6# 创建数据

7data = [ 1222, 87, 77, 92, 68, 80, 78, 84, 77, 81, 80, 80, 77, 92, 86,

876, 80, 81, 75, 77, 72, 81, 72, 84, 86, 80, 68, 77, 87,

976, 77, 78, 92, 75, 80, 78, 123, 3, 1223, 1232]

10df = pd.DataFrame(data,columns = [ 'value'])

11

12# 计算均值

13u = df[ 'value'].mean

14

15# 计算标准差

16std = df[ 'value'].std

17

18print(stats.kstest(df, 'norm', (u, std)))

19# 此时，pvalue > 0.05，不拒绝原假设。因此上面的数据服从正态分布

20print( '均值为：%.3f，标准差为：%.3f'% (u,std))

21print( '------')

22

23

24# 定义3σ法则识别异常值

25# 识别异常值

26error = df[np.abs(df[ 'value'] - u) > 3*std]

27# 剔除异常值，保留正常的数据

28data_c = df[np.abs(df[ 'value'] - u) <= 3*std]

29

30# 输出正常的数据

31print(data_c)

32# 输出异常数据

33print(error) 返回搜狐，查看更多

责任编辑：