python异常值处理箱型图_Python数据处理：异常值处理方法之3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：
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：
- 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
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。
1import numpy as np
2import pandas as pd
3from scipy import stats
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6# 创建数据
7data = [1222,87,77,92,68,80,78,84,77,81,80,80,77,92,86,
8 76,80,81,75,77,72,81,72,84,86,80,68,77,87,
9 76,77,78,92,75,80,78,123,3,1223,1232]
10df = pd.DataFrame(data,columns = ['value'])
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12# 计算均值
13u = df['value'].mean()
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15# 计算标准差
16std = df['value'].std()
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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('------')
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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]
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30# 输出正常的数据
31print(data_c)
32# 输出异常数据
33print(error)