使用Python检测和删除异常值

下面是详细讲解使用Python检测和删除异常值的步骤。

首先，导入必要的库

使用Python处理异常值，需要导入以下库：

import numpy as np
import pandas as pd
from scipy import stats
import matplotlib.pyplot as plt

• numpy：用于矩阵运算和统计计算。
• pandas：用于数据处理和数据分析。
• scipy.stats：用于统计学处理。
• matplotlib.pyplot：用于数据可视化。

1. 数据准备

我们需要准备一个数据集，用于展示异常值检测和处理的过程。这里我们使用Pandas自带的一个数据集iris。

data = pd.read_csv('https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/iris/iris.data', header=None)
data.columns = ['sepal_length', 'sepal_width', 'petal_length', 'petal_width', 'species']

使用pd.read_csv()读取iris数据集，并将列命名。这个数据集有五列，分别是花萼长度、花萼宽度、花瓣长度、花瓣宽度和该行数据表示的鸢尾花的品种。

2. 检测异常值

2.1 箱线图检测异常值

箱线图是数据处理中常用的一种图形展示方式，箱线图中箱子的长度表示 Quartile Range，箱子端点的延长线表示最大值和最小值，箱子中间的线表示中位数。箱子内的点表示数据中的观测值。

使用Matplotlib的boxplot()函数画出箱线图：

fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 6))
ax.boxplot([data['sepal_length'], data['sepal_width'], data['petal_length'], data['petal_width']], labels=['sepal_length', 'sepal_width', 'petal_length', 'petal_width'])
plt.show()

从上面的箱线图中可以看出，花萼宽度（sepal_width）这一列有一些异常值，它们的值比其他数据点远离中位数。

2.2 3 Sigma检测异常值

3 Sigma检测异常值方法是基于正态分布假设的，首先计算数据的均值和标准差，然后通过随机变量的概率密度函数计算出3 Sigma范围，此范围内的数据被认为是常规观测值，超出此范围的数据则被认为是异常值。

sepal_width_mean, sepal_width_std = data['sepal_width'].mean(), data['sepal_width'].std()

cut_off = sepal_width_std * 3
lower, upper = sepal_width_mean - cut_off, sepal_width_mean + cut_off

sepal_width_outliers = [x for x in data['sepal_width'] if x < lower or x > upper]
print('异常值数量：{}'.format(len(sepal_width_outliers)))

执行上述代码后会得到花萼宽度列的异常值数量，这里输出结果为3，即花萼宽度列的前三个数据点是异常值。

3. 处理异常值

如果检测到了异常值，需要处理这些值。处理异常值的方法通常有以下几种：

3.1 删除异常值

将被认为是异常值的数据点从数据集中删除。

data = data[data['sepal_width'] > lower]
data = data[data['sepal_width'] < upper]

3.2 用均值或中位数替换异常值

用整个样本的均值或中位数来替换异常值。

# 使用改进的3 Sigma法替换异常值
data.loc[data['sepal_width'] < lower, 'sepal_width'] = sepal_width_mean
data.loc[data['sepal_width'] > upper, 'sepal_width'] = sepal_width_mean

将小于下限值和大于上限值的数据点用均值代替。

总结

异常值会对数据的准确性和稳定性造成影响，因此在数据分析过程中需要检测和处理异常值。在Python中，我们可以使用箱线图和3 Sigma方法来检测异常值，并用删除或替换等方法处理这些异常值。最后，数据的准备和质量保证是数据分析过程中的关键步骤之一。