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創(chuàng)新互聯(lián)Python教程：python中如何處理異常值
打開pycharm開發(fā)工具，在運(yùn)行窗口輸入命令：
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import pandas as pd #導(dǎo)入pandas庫
輸入數(shù)據(jù)集。
data=pd.DataFrame({'name':['A','B','C','D','E','F','G'],'cost':[2,127,4,6,3,13,14],'sales':[13,18,32,54,23,33,44]})
print(data)通過z-score方法判斷異常值，即對原始值X進(jìn)行正態(tài)標(biāo)準(zhǔn)化：(X-mean(X))/std(X)，根據(jù)計(jì)算的結(jié)果判斷樣本值與中心的偏離程度。
df1=data.copy()#為了不影響原始數(shù)據(jù)集，復(fù)制數(shù)據(jù)集data print(df1)
按列計(jì)算均值和標(biāo)準(zhǔn)差。
df1['cost']=(df1['cost']-df1['cost'].mean())/df1['cost'].std()#標(biāo)準(zhǔn)化cost_z列
對sales列進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化。
df1['sales']=(df1['sales']-df1['sales'].mean())/df1['sales'].std()#標(biāo)準(zhǔn)化cost_z列 df1['sales']
查看標(biāo)準(zhǔn)化后的數(shù)據(jù)集。
print(df1)
標(biāo)準(zhǔn)化后的絕對值越大，數(shù)據(jù)越有可能異常，是否異常根據(jù)設(shè)定的閾值判斷。
假設(shè)cost列閾值為2，通過下面的方法找到異常值。
df1['cost'].abs()>2#判斷數(shù)據(jù)是否異常 data[df1['cost'].abs()>2]#取出原數(shù)據(jù)集中的異常點(diǎn)
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文章名稱：創(chuàng)新互聯(lián)Python教程：python中如何處理異常值
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