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  • python异常值如何处理_如何处理异常
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    2020-07-01 06:55:52

    python异常值如何处理

    最近,我与一个朋友进行了讨论,他是一个相对初级但很聪明的软件开发人员。 她问我有关异常处理的问题。 这些问题指出了一种技巧和窍门,肯定有它们的清单。 但是我坚信我们编写软件的方式背后的背景和动机,因此我决定从这样一个角度写关于异常的想法。
    编程中的异常(使用Java作为故事的舞台)用于通知我们在执行代码期间发生了问题。 异常是类的特殊类别。 使它们与众不同的是,它们扩展了Exception类,而后者又扩展了Throwable类。 作为Throwable的实现,我们可以在必要时“抛出”它们。 那么,如何发生异常? 使用throw语句从JVM或代码段中引发异常类的实例。 那是怎么回事,但是为什么呢?

    我敢肯定,当我们看到异常发生时,我们大多数人都会畏缩,但它们是我们受益的工具。 在引发异常之前,返回了特殊值或错误代码,以使我们知道操作没有成功。 忘记(或不知道)检查此类错误代码,可能会导致我们的应用程序发生不可预测的行为。 所以对

    在我撰写以上内容时,我想到了两件事。 异常是一个不好的事件,因为创建异常时我们知道发生了问题。 异常是一种有用的构造,因为异常可以为我们提供有关发生错误的有价值的信息,并允许我们针对每种情况采取适当的行为。

    试图散布此设计问题的实质: 触发方法/请求执行某项操作,但它可能会失败–我们如何最好地通知调用方它失败了? 我们如何传达有关发生的情况的信息? 我们如何帮助客户决定下一步该怎么做? 使用异常的问题在于我们“放弃了”,而不仅仅是“放弃”。 我们以“爆炸性”的方式来做,我们服务的客户/呼叫者必须处理混乱

    因此,关于异常是我的第一条建议,因为它们是一件坏事,请尽量避免 。 在您所控制的软件部分中,实施难以出错的设计。 您可以使用支持此行为的语言功能。 我相信Java中最常见的异常是NullPointerException,而Optionals可以帮助我们避免它们。 让我们考虑一下我们想要检索具有指定id的雇员:

    public Optional<Employee> tryGetEmployee(String employeeId) {
        return Optional.ofNullable(employeeService.getEmployee(employeeId));
    }

    现在好多了。 但是,除了我们语言的功能之外,我们还可以通过某种方式设计代码,以免发生错误。 如果我们考虑一种只能接收正整数作为输入的方法,则可以设置代码,这样客户端错误地传递无效输入的可能性就很小。 首先,我们创建一个PositiveInteger类:

    public class PositiveInteger {
      private Integer integerValue;
     
      public PositiveInteger(Integer inputValue) {
         if(inputValue <= 0) {
            throw new IllegalArgumentException("PositiveInteger instances can only be created out of positive integers");
         }
        
         this.integerValue = inputValue;
      }
     
      public Integer getIntegerValue() {
         return integerValue;
      }
    }

    然后,对于只能使用正整数作为输入的方法:

    public void setNumberOfWinners(PositiveInteger numberOfWinners) { … }

    这些当然是简单的例子,我确实认为,问题的核心是偶尔出现问题,然后我们必须告知客户发生的情况。 假设我们从外部后端系统检索了一个员工列表,那么事情可能会出错。 如何处理呢?
    我们可以将响应对象设置为GetEmployeesResponse,如下所示:

    public class GetEmployeesResponse {
      private Ok ok;
      private Error error;
    
       …
      class Ok {
        private List<Employee> employeeList;
        ...
      }
    
      class Error {
        private String errorMessage;
        ...
      }
    }

    但是,让我们成为现实主义者,您无法控制代码库的每个部分,也不会更改所有内容。 确实会发生异常,因此,让我们从它们的简要背景信息开始。

    如前所述,Exception类扩展了Throwable类。 所有异常都是异常类的子类。 可以将异常分为已检查和未检查的异常。 这仅表示某些异常(已检查的异常)要求我们在编译时指定在异常发生时应用程序的行为方式。 未检查的异常不要求我们进行编译时间处理。 要创建此类异常,您可以扩展RuntimeException类,该类是Exception的直接子类。 关于已检查与未检查的较旧的常见指导原则是,运行时异常用于表示应用程序通常无法预期或从中恢复的情况,而已检查异常是编写良好的应用程序应从中预期并从中恢复的情况。

    好吧,我主张仅使用运行时异常 。 而且,如果我使用的库具有带检查异常的方法,则我将创建一个包装器方法,将其转换为运行时。 那为什么不检查异常呢? Bob叔叔在他的“ Clean Code”一书中指出, 它们违反了Open / Closed原理 ,因为使用新的throws声明更改签名可能会对调用该方法的程序的许多级别产生影响。

    现在,无论是检查还是未检查,由于异常是一种结构,可让我们洞悉出了什么问题,因此应该对所发生的事情尽可能地具体和丰富 。 因此, 尝试使用标准异常,其他人将更容易理解发生的情况。 看到NullPointerException时,任何人都清楚原因。 如果您自己设置例外,请使其明智且具体。 例如,ValidationException使我知道某个验证失败,AgeValidationException将我指向特定的验证失败。 具体而言,既可以更容易地诊断出发生了什么,又可以根据发生的事情(异常类型)指定不同的行为。 这就是为什么您必须始终首先捕获最具体的异常的原因! 因此,这里出现了另一个常见建议,指示不要抓住“异常”。 这是一个有效的建议,我偶尔不遵循。 在我的api的边界(比如说我的REST服务的端点)中,我总是有通用的catch Exception子句。 我不希望任何意外以及我在代码中无法预测或防止的某些事情可能会向外界揭示事物。

    具有描述性,但也可以根据抽象级别提供例外 。 考虑创建一个异常层次结构,以不同的抽象级别提供语义信息。 如果从程序的较低层引发了异常,例如与数据库相关的异常,则不必向API的调用者提供详细信息。 捕获异常并引发一个更抽象的异常,该异常仅通知调用者其尝试的操作失败。 这似乎与“仅在可能的情况下才捕获”的常见方法背道而驰,但事实并非如此。 只是在这种情况下,我们的“处理”是触发新异常。 在这些情况下,通过将原始异常传递给新异常的构造函数,可以使整个异常历史在抛出之间可用。

    “手柄”一词已被多次使用。 这是什么意思? 当异常在我们熟悉的catch子句中被“捕获”时,被视为已处理。 引发异常时,首先它将在发生异常的代码中搜索异常处理,如果找不到异常,它将进入所包含方法的调用上下文,依此类推,直到找到异常处理程序或程序为止将终止。

    我再次喜欢Bob叔叔的一件好事,就是try-catch-finally块定义了程序中的作用域。 除词汇范围外,我们还应考虑其概念范围,将try块视为事务 。 如果出问题了该怎么办? 我们如何确保使程序保持有效状态? 不要忽略例外! 我猜程序员对许多小时的不满是由无声异常引起的。 捕获并最终阻止是您进行清理的地方。 确保等待,直到掌握了正确处理异常的所有信息为止。 这可以与早起早发的原则联系在一起。 我们提早抛出,因此我们不必进行由于异常而不得不稍后恢复的操作,而为了及时掌握所有信息以正确处理异常,我们不必迟到。 顺便说一句,当您捕获异常时,只有在解决它们时才记录日志,否则单个异常事件会导致日志混乱。 最后,对于异常处理,我个人更喜欢创建一个可以在代码的不同部分中使用的错误处理服务 ,并在日志记录,重新抛出,清理资源等方面采取适当的措施。它集中了我的错误处理行为,避免了代码重复,并帮助我从更高级的角度了解应用程序中如何处理错误。

    现在我们有了足够的上下文,悖论,规则及其例外,我们可以总结一下:

    • 尽量避免例外。 使用语言功能和适当的设计来实现它
    • 使用运行时异常,将方法与检查的异常包装在一起,然后将其转换为运行时
    • 尝试使用标准异常
    • 使您的例外情况具有特定性和描述性
    • 首先捕获最具体的异常
    • 不要赶上异常
    • 但是请在您的API边界上抓住Exception。 完全掌控一切
    • 创建与应用程序的层和功能匹配的异常层次结构
    • 在适当的抽象级别上抛出异常。 逐层移动时,捕获异常并引发更高级别的异常
    • 通过在新的构造函数中提供异常,在重新抛出时传递完整的异常历史记录
    • 将try-catch-finally块视为事务。 当出现问题时,请确保将程序保持在有效状态
    • 在可以处理时捕获异常
    • 永远不要有空的catch子句
    • 处理异常时记录异常
    • 拥有全局异常处理服务,并具有如何处理错误的策略

    就是这样! 继续,要与众不同!

    翻译自: https://www.javacodegeeks.com/2017/12/how-to-deal-with-exceptions.html

    python异常值如何处理

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    ✌ 查看数据异常值

    1、✌ 箱线图

    在这里插入图片描述

    ✌ 下四分位数Q1:

    数据的1/4位置,Qi所在位置=i(n+1)/4,其中i=1,2,3。n表示序列中包含的项数。
    例如100个数据,Q1所在位置=(100+1)/ 4
    Q1=0.25×Q1位置+0.75×(Q1位置+1)

    ✌ 中位数Q2:

    Q2所在位置=2 *(100+1)/ 4
    位于数据的中间位置
    Q1=0.5×Q2位置+0.5×(Q2位置+1)

    ✌ 上四分位数Q3:

    Q3所在位置=3 *(100+1)/ 4
    Q3=0.75×Q3位置+0.25×(Q3位置+1)
    位于数据的3/4位置

    ✌ 四分位距IQR:

    IQR=Q3-Q1

    ✌ 下限:

    下限是非异常范围内的最小值。
    下限=Q1-1.5IQR

    ✌ 上限

    上限是非异常范围内的最大值。
    上限=Q3+1.5IQR

    2、✌ 3σ原则

    在这里插入图片描述

    在正态分布中
    σ代表标准差,μ代表均值,x=μ即为图像的对称轴
    3σ原则为
    数值分布在(μ-σ,μ+σ)中的概率为0.6826
    数值分布在(μ-2σ,μ+2σ)中的概率为0.9544
    数值分布在(μ-3σ,μ+3σ)中的概率为0.9974
    可以认为,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%。
    所以可以利用该性质剔除异常值

    3、✌ 代码测试

    3.1 ✌ 导库

    import pandas as pd
    import numpy as np
    

    3.2 ✌ 创建数据

    x=np.random.randint(10,100,(100000,10))
    x=pd.DataFrame(x)
    rows=np.random.randint(1,100000,100)
    cols=np.random.randint(0,10,100)
    x.iloc[rows,cols]=1000
    (x==99999999).sum()
    

    在这里插入图片描述

    3.3 ✌ 箱线图

    x.boxplot()
    

    在这里插入图片描述

    3.4 ✌ 3σ原则

    a=pd.DataFrame()
    for i in x.columns:
        z=(x[i]-x[i].mean())/x[i].std()
        a[i]=abs(z)>3
    a.sum()
    

    在这里插入图片描述

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    #异常值处理方法 → 删除 / 修正填补

    import numpy as np

    import pandas as pd

    import matplotlib.pyplot as plt

    from scipy import stats

    % matplotlib inline

    # 异常值分析

    # (1)3σ原则:如果数据服从正态分布,异常值被定义为一组测定值中与平均值的偏差超过3倍的值 → p(|x - μ| > 3σ) ≤ 0.003

    u = data.mean() # 计算均值

    std = data.std() # 计算标准差

    stats.kstest(data, 'norm', (u, std))

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

    fig = plt.figure(figsize = (10,6))

    ax1 = fig.add_subplot(2,1,1)

    data.plot(kind = 'kde',grid = True,style = '-k',title = '密度曲线')

    plt.axvline(3*std,hold=None,color='r',linestyle="--",alpha=0.8)

    plt.axvline(-3*std,hold=None,color='r',linestyle="--",alpha=0.8)

    # 绘制数据密度曲线

    error = data[np.abs(data - u) > 3*std]

    data_c = data[np.abs(data - u) <= 3*std]

    print('异常值共%i条' % len(error))

    # 筛选出异常值error、剔除异常值之后的数据data_c

    ax2 = fig.add_subplot(2,1,2)

    plt.scatter(data_c.index,data_c,color = 'k',marker='.',alpha = 0.3)

    plt.scatter(error.index,error,color = 'r',marker='.',alpha = 0.5)

    plt.xlim([-10,10010])

    plt.grid()

    # 图表表达

    8e6d81c839e8

    image.png

    # (2)箱型图分析

    fig = plt.figure(figsize = (10,6))

    ax1 = fig.add_subplot(2,1,1)

    color = dict(boxes='DarkGreen', whiskers='DarkOrange', medians='DarkBlue', caps='Gray')

    data.plot.box(vert=False, grid = True,color = color,ax = ax1,label = '样本数据')

    # 箱型图看数据分布情况

    # 以内限为界

    8e6d81c839e8

    image.png

    s = data.describe()

    print(s)

    print('------')

    # 基本统计量

    q1 = s['25%']

    q3 = s['75%']

    iqr = q3 - q1

    mi = q1 - 1.5*iqr

    ma = q3 + 1.5*iqr

    print('分位差为:%.3f,下限为:%.3f,上限为:%.3f' % (iqr,mi,ma))

    [output]:

    count 10000.000000

    mean 0.594413

    std 100.300761

    min -403.701752

    25% -67.282512

    50% 0.169174

    75% 68.517439

    max 371.346823

    dtype: float64

    ------

    分位差为:135.800,下限为:-270.982,上限为:272.217

    ax2 = fig.add_subplot(2,1,2)

    error = data[(data < mi) | (data > ma)]

    data_c = data[(data >= mi) & (data <= ma)]

    print('异常值共%i条' % len(error))

    # 筛选出异常值error、剔除异常值之后的数据data_c

    plt.scatter(data_c.index,data_c,color = 'k',marker='.',alpha = 0.3)

    plt.scatter(error.index,error,color = 'r',marker='.',alpha = 0.5)

    plt.xlim([-10,10010])

    plt.grid()

    # 图表表达

    8e6d81c839e8

    image.png

    展开全文
  • python数据分析实战之异常值处理

    千次阅读 2021-09-17 09:28:44
    异常值处理1、异常值定义2、异常值处理方式3、实战 1、异常值定义 2、异常值处理方式 3、实战

    1、异常值定义

    在统计学中,离群点是并不属于特定族群的数据点,是与其它值相距甚远的异常观测。离群点是一种与其它结构良好的数据不同的观测值。

    例如,你可以很清楚地看到这个列表中的离群点:[20,24,22,19,29,18,4300,30,18]

    当观测值是一堆数字且都是一维时,辨别离群点很容易,但如果有数以千计的观测值或数据是多维的,你可能会需要更机智的方法来检测这些离群点。
    在这里插入图片描述

    2、异常值处理方式

    2.1 均方差

    3σ原则
    如果数据服从正态分布,在3σ原则下,异常值被定义为一组测定值中与平均值的偏差超过三倍标准差的值。
    在正态分布下,距离平均值3σ之外的值出现的概率为 P(|x-μ|>3σ)<=0.003,属于极个别的小概率事件。
    如果数据不服从正态分布,也可以用远离平均值的多少倍标准差来描述
    

    这个原则有个前提条件:数据需要服从正态分布

    在3∂原则下,如果观测值与平均值的差值超过3倍标准差,那么可以将其视为异常值。
    正负3∂的概率是99.7%,那么距离平均值3∂之外的值出现的概率为P(|x-u| > 3∂) <= 0.003,属于极个别的小概率事件。
    
    import numpy as np
    import pandas as pd
    
    def detect_outliers(data,threshold=3):
        mean_d = np.mean(data)
        std_d = np.std(data)
        outliers = []
        
        for y in data_d:
            z_score= (y - mean_d)/std_d 
            if np.abs(z_score) > threshold:
                outliers.append(y)
        return outliers
    

    2.3 箱形图

    四分位间距 (IQR) 的概念被用于构建箱形图。IQR 是统计学中的一个概念,通过将数据集分成四分位来衡量统计分散度和数据可变性。

    简单来说,任何数据集或任意一组观测值都可以根据数据的值以及它们与整个数据集的比较情况被划分为四个确定的间隔。四分位数会将数据分为三个点和四个区间。

    四分位间距对定义离群点非常重要。它是第三个四分位数和第一个四分位数的差 (IQR = Q3 -Q1)。在这种情况下,离群点被定义为低于箱形图下触须(或 Q1 − 1.5x IQR)或高于箱形图上触须(或 Q3 + 1.5x IQR)的观测值。

    在这里插入图片描述

    IQR是统计分散程度的一个度量,分散程度通过需要借助箱线图来观察,通常把小于 Q1 - 1.5 * IQR 或者大于 Q3 + 1.5 * IQR的数据点视作离群点,探测离群点的公式是:

    outliers =  value < ( Q1 - 1.5 * IQR )  or value > ( Q3 + 1.5 * IQR )
    

    这种探测离群点的方法,是箱线图默认的方法,箱线图提供了识别异常值/离群点的一个标准:

    异常值通常被定义为小于 QL - l.5 IQR 或者 大于 Qu + 1.5 IQR的值,QL称为下四分位数, Qu称为上四分位数,IQR称为四分位数间距,是Qu上四分位数和QL下四分位数之差,其间包括了全部观察值的一半。
    
    def detect_outliers(sr):
        q1 = sr.quantile(0.25)
        q3 = sr.quantile(0.75)
        iqr = q3-q1 #Interquartile range
        fence_low  = q1-1.5*iqr
        fence_high = q3+1.5*iqr
        outliers = sr.loc[(sr < fence_low) | (sr > fence_high)]
        return outliers
    

    3、实战

    上面数据基础知识的介绍了,下面我们进入今天的正题,也就是利用python与pandas进行数据分析,今天的主要目标就是找到数据中的异常值。(我们使用的是前面介绍的第一种方法)

    3.1 加载数据

    首先,我们需要加载进行分析的数据,同样使用beer的数据,不过这里的数据是经过处理的,可以看到abv属性列的值中大部分都是0.0*,基本都不超过1,但是也有数据是55,也就是说这些数据是远大于其他数据的,我们主要是对这部分数据进行处理。

    class Repair_Dirty(object):
        __init_data = 0
    
        def __init__(self, filename):
            self.filename = filename
    
        def get_data(self):
            if self.filename == " ":
                # print("您输入的文件路径为空")
                return
            else:
                self.__init_data = pd.read_csv(self.filename)
    
            return self.__init_data
    
    #主函数定义一个对象,并实现对方法的调用
    if __name__ == "__main__":
        file_path = 'dirty_beer_last.csv'
        data_cla = Repair_Dirty(file_path)
        data = data_cla.get_data()#得到数据
    

    形如下面的数据图,红色框内数据为55的,就是我们所说的异常值,我们的目标就是通过第一种方法,将此类数据找出来。
    在这里插入图片描述

    3.2 检测异常值数据

    使用第一种检测方式来检测异常值,我们主要是定义一个函数find_outlier(),并且函数是在类的内部实现的。

        # 找到异常值,abv列
        def find_outlier(self, attribute):
            data_att = self.__init_data[attribute]
            # 找到异常值
            outlier = data_att[np.abs(data_att - data_att.mean()) > 3 * data_att.std()]
            print(data.loc[data[attribute] == 55])#对abv属性的异常值进行输出
            #print(np.where(self.__init_data[attribute] == 55))  # 返回指定位置的索引
            return outlier
    

    下面的图片中可以看到整个数据表中有108行数据中abv值为55的,所以很明显,我们基本上已经达到了想要的目标,找到了数据中的异常值,根据索引或者id我们便可以将其进行值替换操作,对异常值进行修复。
    在这里插入图片描述

    3.4 显示异常值的索引位置

    既然已经找到了异常值,那我们再对其进行索引显示就比较简单了,也就是一行代码的事,其实在上面代码中也可以看到,只不过上面这行代码被我们给注释掉了,下面将其单独拿出来显示。

    print(np.where(self.__init_data[attribute] == 55))  # 返回指定位置的索引
    

    这行代码就是对异常值索引进行显示了。

    至此,我们今天的数据分析异常值处理的博文就写到这里了,小张同学仍在马不停蹄的进行学习,希望这篇文章能够帮助正在学习数据分析的小伙伴!!!
    奥利给

    最后,将源代码附上,有需要的小伙伴可以自取。

    import pandas as pd
    import numpy as np
    import re
    
    class Repair_Dirty(object):
        __init_data = 0
    
        def __init__(self, filename):
            self.filename = filename
    
        def get_data(self):
            if self.filename == " ":
                # print("您输入的文件路径为空")
                return
            else:
                self.__init_data = pd.read_csv(self.filename)
    
            return self.__init_data
            
    	# 找到异常值,abv列
        def find_outlier(self, attribute):
            data_att = self.__init_data[attribute]
            # 找到异常值
            outlier = data_att[np.abs(data_att - data_att.mean()) > 3 * data_att.std()]
            print(data.loc[data[attribute] == 55])#对abv属性的异常值进行输出
            print(np.where(self.__init_data[attribute] == 55))  # 返回指定位置的索引
            return outlier
            
    if __name__ == "__main__":
        file_path = 'dirty_beer_last.csv'
        data_cla = Repair_Dirty(file_path)
        data = data_cla.get_data()
        print((data))
        if data is None:
            print("路径为空,程序退出!!!")
        else:
            data = data_cla.fill_na()
            outlier = data_cla.find_outlier()
            print(outlier)
    
    
    
    
    
    
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空空如也

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