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  • Python异常数据处理——箱型图分析

    万次阅读 2020-08-05 15:35:51
    在数据分析中,利用箱型图的方法对异常数据进行过滤,是一种很快速、很有效的异常数据处理方法。 箱形图(英文:Box plot),又称为盒须图、盒式图、盒状图或箱线图,是一种用作显示一组数据分散情况资料的统计图。...

    在数据分析中,利用箱型图的方法对异常数据进行过滤,是一种很快速、很有效的异常数据处理方法。
    箱形图(英文:Box plot),又称为盒须图、盒式图、盒状图或箱线图,是一种用作显示一组数据分散情况资料的统计图。因型状如箱子而得名。在各种领域也经常被使用,常见于品质管理,快速识别异常值。
    箱形图最大的优点就是不受异常值的影响,能够准确稳定地描绘出数据的离散分布情况,同时也利于数据的清洗。

    箱型图可以通过程序设置一个识别异常值的标准,即大于或小于箱型图设定的上下界的数值则识别为异常值,箱型图如下图所示:
    在这里插入图片描述
    其中,有5个重要的因素需要理解:

    1. 上四分位数U:表示所有样本中只有1/4的数值大于U ,即从大到小排序时U处于25%处。
    2. 下四分位数 L:表示所有样本中只有1/4的数值小于L,即从大到小排序时L处于75%处。
    3. 中位数Q:表示一组数由小到大排列处于中间位置的数,若序列数为偶数个,该组的中位数为中间两个数的平均数。
    4. 上限:表示非异常范围内的最大值,四分位距为 IQR=U-L,则上限为 U+1.5IQR。
    5. 下限:表示非异常范围内的最小值,下限为 L-1.5IQR。

    不过箱型图进行异常数据处理也有它的局限性,比如并不适合巨量且时间跨度很长的数据,因为箱型图实在太客观了,只关注整体数据的分布,但并不会跟踪数据整体的变化趋势,所以这时候可以把数据分段后再逐步进行异常数据处理。

    下面就用Python来实现箱型图异常数据处理,主要代码如下:

    import pandas as pd
    
    
    def box_plot_outliers(data_ser, box_scale):
        """
        利用箱线图去除异常值
        :param data_ser: 接收 pandas.Series 数据格式
        :param box_scale: 箱线图尺度,默认用 box_plot(scale=3)进行清洗
        :return:
        """
        iqr = box_scale * (data_ser.quantile(0.75) - data_ser.quantile(0.25))
        # 下阈值
        val_low = data_ser.quantile(0.25) - iqr*1.5
        # 上阈值
        val_up = data_ser.quantile(0.75) + iqr*1.5
        # 异常值
        outlier = data_ser[(data_ser < val_low) | (data_ser > val_up)]
        # 正常值
        normal_value = data_ser[(data_ser > val_low) & (data_ser < val_up)]
        return outlier, normal_value, (val_low, val_up)
    
    
    # 过滤异常值
    outlier, normal_value, value = box_plot_outliers(data[sensor], 3)
    outlier = pd.DataFrame(outlier)   # 异常数据
    normal_value = pd.DataFrame(normal_value)   # 正常数据
    

    以实际数据进行测试,正常值和异常值的分布如图所示:
    在这里插入图片描述
    完整代码如下:

    import numpy as np
    import pandas as pd
    import matplotlib as mpl
    import matplotlib.pyplot as plt
    import matplotlib.dates as mdate
    from datetime import datetime, timedelta
    from def_files_data import get_all_files, get_path_data
    
    
    def box_plot_outliers(data_ser, box_scale):
        """
        利用箱线图去除异常值
        :param data_ser: 接收 pandas.Series 数据格式
        :param box_scale: 箱线图尺度,取3
        :return:
        """
        iqr = box_scale * (data_ser.quantile(0.75) - data_ser.quantile(0.25))
        # 下阈值
        val_low = data_ser.quantile(0.25) - iqr*0.5
        # 上阈值
        val_up = data_ser.quantile(0.75) + iqr*0.5
        # 异常值
        outlier = data_ser[(data_ser < val_low) | (data_ser > val_up)]
        # 正常值
        normal_value = data_ser[(data_ser > val_low) & (data_ser < val_up)]
        return outlier, normal_value, (val_low, val_up)
    
    
    '''数据处理'''
    def read_data(sensor, begin_time, end_time):
        path = '../../data/SHMData/梁体位移/{}'.format(sensor)
        # 读取所有文件名
        files_list = get_all_files(path)
        if len(files_list) > 0:
            # 获取文件夹内的所有文件数据并拼接起来
            data = get_path_data(files_list, begin_time, end_time)
    
            # 过滤异常值
            outlier, normal_value, value = box_plot_outliers(data['displacement'], 3)
            outlier = pd.DataFrame(outlier)
            normal_value = pd.DataFrame(normal_value)
            return normal_value, outlier
    
    
    '''异常值分布图'''
    def Outliers_fig(fig_title, fig_num, col_name, xlabel, ylabel):
        # 画布大小
        fig = plt.figure(figsize=(14, 7), edgecolor='blue')
        # 标题
        plt.suptitle(fig_title, fontsize=20, x=0.5, y=0.970)
        # 调整子图在画布中的位置
        plt.subplots_adjust(bottom=0.145, top=0.9000, left=0.075, right=0.990)
        ax = fig.add_subplot(fig_num)
        ax.plot_date(normal_value.index, normal_value[col_name], 'bo', linewidth=1.5, label='正常值')
        ax.plot_date(outlier.index, outlier[col_name], 'ro', linewidth=1.5, label='异常值')
        ax.set_xlabel(xlabel, fontsize=18, labelpad=7)
        ax.set_ylabel(ylabel, fontsize=18, labelpad=7)
        ax.tick_params(labelsize=18, direction='out')
        ax.grid(linestyle='--')
        ax.legend(fontsize=15)
        # 中文显示
        mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
        mpl.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
        return ax
    
    
    '''设置刻度'''
    def set_axis(ax):
        plt.xlim([begin_time + timedelta(days=-1), end_time + timedelta(days=1)])  # 日期上下限
        ax.xaxis.set_major_formatter(mdate.DateFormatter('%m-%d'))
        dayLoc = mpl.dates.DayLocator(interval=5)
        ax.xaxis.set_major_locator(dayLoc)
        ax.xaxis.set_tick_params(rotation=0, labelsize=18)
    
    
    if __name__ == '__main__':
        sensor_list = ['B03-WY-001']
        begin_time = datetime(2020, 1, 1, 0, 0, 0)
        end_time = datetime(2020, 3, 31, 23, 59, 59)
        title_time_begin = begin_time.strftime('%Y-%m')
        title_time_end = end_time.strftime('%Y-%m')
    
        # 绘图
        for sensor in sensor_list:
            normal_value, outlier = read_data(sensor, begin_time, end_time)
    
            fig_title = "{}纵向位移异常值分布图,数据时间:{}——{}".format(sensor, title_time_begin, title_time_end)
            Displacement_ax = Outliers_fig(fig_title, 111, 'displacement', '时间(month-day)', '位移(mm)')
            set_axis(Displacement_ax)
            plt.show()
    
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  • 异常处理

    2018-06-26 18:53:19
    机器学习异常处理数据预处理之异常处理 一、什么样的值是异常值? 简单来说,即在数据集中存在不合理的值,又称离群点。 我们举个例子,做客户分析,发现客户的年平均收入是80万美元。 但是,有两个客户的年...
  • Python数据分析基础: 异常值检测和处理

    千次阅读 多人点赞 2020-10-31 22:05:31
    Python数据分析基础】: 数据缺失值处理 本篇继续分享数据清洗中的另一个常见问题:异常值检测和处理。 1 什么是异常值? 在机器学习中,异常检测和处理是一个比较小的分支,或者说,是机器学习的一个副产物,因为...

    作者:东哥起飞

    公众号:Python数据科学



    上一篇分享了关于数据缺失值处理的一些方法,链接如下:
    【Python数据分析基础】: 数据缺失值处理

    本篇继续分享数据清洗中的另一个常见问题:异常值检测和处理。

    1 什么是异常值?

    在机器学习中,异常检测和处理是一个比较小的分支,或者说,是机器学习的一个副产物,因为在一般的预测问题中,模型通常是对整体样本数据结构的一种表达方式,这种表达方式通常抓住的是整体样本一般性的性质,而那些在这些性质上表现完全与整体样本不一致的点,我们就称其为异常点,通常异常点在预测问题中是不受开发者欢迎的,因为预测问题通产关注的是整体样本的性质,而异常点的生成机制与整体样本完全不一致,如果算法对异常点敏感,那么生成的模型并不能对整体样本有一个较好的表达,从而预测也会不准确。
    从另一方面来说,异常点在某些场景下反而令分析者感到极大兴趣,如疾病预测,通常健康人的身体指标在某些维度上是相似,如果一个人的身体指标出现了异常,那么他的身体情况在某些方面肯定发生了改变,当然这种改变并不一定是由疾病引起(通常被称为噪音点),但异常的发生和检测是疾病预测一个重要起始点。相似的场景也可以应用到信用欺诈,网络攻击等等。

    2 异常值的检测方法

    一般异常值的检测方法有基于统计的方法,基于聚类的方法,以及一些专门检测异常值的方法等,下面对这些方法进行相关的介绍。

    1. 简单统计

    如果使用pandas,我们可以直接使用describe()来观察数据的统计性描述(只是粗略的观察一些统计量),不过统计数据为连续型的,如下:

    df.describe()
    

    或者简单使用散点图也能很清晰的观察到异常值的存在。如下所示:

    2. 3∂原则

    这个原则有个条件:数据需要服从正态分布。在3∂原则下,异常值如超过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。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。

    红色箭头所指就是异常值。

    3. 箱型图

    这种方法是利用箱型图的四分位距(IQR)对异常值进行检测,也叫Tukey‘s test。箱型图的定义如下:

    四分位距(IQR)就是上四分位与下四分位的差值。而我们通过IQR的1.5倍为标准,规定:超过上四分位+1.5倍IQR距离,或者下四分位-1.5倍IQR距离的点为异常值。下面是Python中的代码实现,主要使用了numpypercentile方法。

    Percentile = np.percentile(df['length'],[0,25,50,75,100])
    IQR = Percentile[3] - Percentile[1]
    UpLimit = Percentile[3]+ageIQR*1.5
    DownLimit = Percentile[1]-ageIQR*1.5
    

    也可以使用seaborn的可视化方法boxplot来实现:

    f,ax=plt.subplots(figsize=(10,8))
    sns.boxplot(y='length',data=df,ax=ax)
    plt.show()
    

    红色箭头所指就是异常值。

    以上是常用到的判断异常值的简单方法。下面来介绍一些较为复杂的检测异常值算法,由于涉及内容较多,仅介绍核心思想,感兴趣的朋友可自行深入研究。

    4. 基于模型检测

    这种方法一般会构建一个概率分布模型,并计算对象符合该模型的概率,把具有低概率的对象视为异常点。如果模型是簇的集合,则异常是不显著属于任何簇的对象;如果模型是回归时,异常是相对远离预测值的对象。

    离群点的概率定义:离群点是一个对象,关于数据的概率分布模型,它具有低概率。这种情况的前提是必须知道数据集服从什么分布,如果估计错误就造成了重尾分布。

    比如特征工程中的RobustScaler方法,在做数据特征值缩放的时候,它会利用数据特征的分位数分布,将数据根据分位数划分为多段,只取中间段来做缩放,比如只取25%分位数到75%分位数的数据做缩放。这样减小了异常数据的影响。

    优缺点:(1)有坚实的统计学理论基础,当存在充分的数据和所用的检验类型的知识时,这些检验可能非常有效;(2)对于多元数据,可用的选择少一些,并且对于高维数据,这些检测可能性很差。

    5. 基于近邻度的离群点检测

    统计方法是利用数据的分布来观察异常值,一些方法甚至需要一些分布条件,而在实际中数据的分布很难达到一些假设条件,在使用上有一定的局限性。

    确定数据集的有意义的邻近性度量比确定它的统计分布更容易。这种方法比统计学方法更一般、更容易使用,因为一个对象的离群点得分由到它的k-最近邻(KNN)的距离给定。

    需要注意的是:离群点得分对k的取值高度敏感。如果k太小,则少量的邻近离群点可能导致较低的离群点得分;如果K太大,则点数少于k的簇中所有的对象可能都成了离群点。为了使该方案对于k的选取更具有鲁棒性,可以使用k个最近邻的平均距离。

    优缺点:(1)简单;(2)缺点:基于邻近度的方法需要O(m2)时间,大数据集不适用;(3)该方法对参数的选择也是敏感的;(4)不能处理具有不同密度区域的数据集,因为它使用全局阈值,不能考虑这种密度的变化。

    5. 基于密度的离群点检测

    从基于密度的观点来说,离群点是在低密度区域中的对象。基于密度的离群点检测与基于邻近度的离群点检测密切相关,因为密度通常用邻近度定义。一种常用的定义密度的方法是,定义密度为到k个最近邻的平均距离的倒数。如果该距离小,则密度高,反之亦然。另一种密度定义是使用DBSCAN聚类算法使用的密度定义,即一个对象周围的密度等于该对象指定距离d内对象的个数。

    优缺点:(1)给出了对象是离群点的定量度量,并且即使数据具有不同的区域也能够很好的处理;(2)与基于距离的方法一样,这些方法必然具有O(m2)的时间复杂度。对于低维数据使用特定的数据结构可以达到O(mlogm);(3)参数选择是困难的。虽然LOF算法通过观察不同的k值,然后取得最大离群点得分来处理该问题,但是,仍然需要选择这些值的上下界。

    6. 基于聚类的方法来做异常点检测

    基于聚类的离群点:一个对象是基于聚类的离群点,如果该对象不强属于任何簇,那么该对象属于离群点。

    离群点对初始聚类的影响:如果通过聚类检测离群点,则由于离群点影响聚类,存在一个问题:结构是否有效。这也是k-means算法的缺点,对离群点敏感。为了处理该问题,可以使用如下方法:对象聚类,删除离群点,对象再次聚类(这个不能保证产生最优结果)。

    优缺点:(1)基于线性和接近线性复杂度(k均值)的聚类技术来发现离群点可能是高度有效的;(2)簇的定义通常是离群点的补,因此可能同时发现簇和离群点;(3)产生的离群点集和它们的得分可能非常依赖所用的簇的个数和数据中离群点的存在性;(4)聚类算法产生的簇的质量对该算法产生的离群点的质量影响非常大。

    7. 专门的离群点检测

    其实以上说到聚类方法的本意是是无监督分类,并不是为了寻找离群点的,只是恰好它的功能可以实现离群点的检测,算是一个衍生的功能。

    除了以上提及的方法,还有两个专门用于检测异常点的方法比较常用:One Class SVMIsolation Forest,详细内容不进行深入研究。

    3 异常值的处理方法

    检测到了异常值,我们需要对其进行一定的处理。而一般异常值的处理方法可大致分为以下几种:

    • 删除含有异常值的记录:直接将含有异常值的记录删除;
    • 视为缺失值:将异常值视为缺失值,利用缺失值处理的方法进行处理;
    • 平均值修正:可用前后两个观测值的平均值修正该异常值;
    • 不处理:直接在具有异常值的数据集上进行数据挖掘;

    是否要删除异常值可根据实际情况考虑。因为一些模型对异常值不很敏感,即使有异常值也不影响模型效果,但是一些模型比如逻辑回归LR对异常值很敏感,如果不进行处理,可能会出现过拟合等非常差的效果。

    4 异常值总结

    以上是对异常值检测和处理方法的汇总。

    通过一些检测方法我们可以找到异常值,但所得结果并不是绝对正确的,具体情况还需自己根据业务的理解加以判断。同样,对于异常值如何处理,是该删除,修正,还是不处理也需结合实际情况考虑,没有固定的。

    参考:

    https://zhuanlan.zhihu.com/p/33665409
    http://www.cnblogs.com/pinard/p/9314198.html
    https://blog.csdn.net/u013719780/article/details/48901183
    http://www.cnblogs.com/charlotte77/p/5606926.html

    《Python数据分析与挖掘实战》

    原创不易,来波点赞支持。

    本篇首发于我的原创公众号:Python数据科学,欢迎关注。
    数据科学网站:datadeepin

    展开全文
  • 捕获异常 # 对数字变量使用append操作 a = 123 a.apppend(4) 执行这个程序时,会抛出: AttributeError: 'int' object has no attribute 'apppend' 我们使用try:except语句进行捕获。 # 捕获异常 a = 123 try: ...
  • 数据处理-利用 python进行异常值分析

    千次阅读 2019-07-06 14:17:18
    异常值分析是检验数据是否有录入错误数据和不合常理的数据。不加剔除的把异常值代入数据分析过程中,会对结果产生不良影响,而对异常值的分析其原因,常常成为为发现问题的而改进决策的契机。 异常值是指样本中的...

    异常值分析是检验数据是否有录入错误数据和不合常理的数据。不加剔除的把异常值代入数据分析过程中,会对结果产生不良影响,而对异常值的分析其原因,常常成为为发现问题的而改进决策的契机。

    异常值是指样本中的个别值,其数值明显偏离其余的数据。异常值通常也称为离群点,所以异常值分析也叫做离群点分析。

    异常值分析通常有以下几种:

    (1)简单统计量分析

    最常用的统计量是最大值和最小值,用来判断这个变量的取值是否超出了合理的范围。

    (2)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3倍标准差的值。在正态分布的假设下,距离平均值3σ之外的值出现的概率为,属于极个别的小概率事件

    (3)箱型图分析

    箱型图提供了识别异常值的一个标准:异常值通常被定义为小于或大于的值。Q1 -1.5IQR称为下四分位数,表示全部观察值中有四分之一的数据取值比它下;Q2 -1.5IQR称为上四分位数,表示全部观察值中有四分之一的数据取值比它大;IQR称为四分位数间距,是上四分位数和下四分位数之差,期间包含了全部观察值的一般。

    如果数据记录和属性比较多,使用人工分辨的方法就不切实际,所以这里需要编写程序来检测出含有缺失值的记录和属性以及缺失率个数和缺失率等

    以下就是箱型图利用 python进行生成分析一下:

    #-- coding: utf-8 --

    import pandas as pd

    catering_sale = ‘path’ #餐饮数据

    data = pd.read_excel(catering_sale, index_col = u’日期’) #读取数据,指定“日期”列为索引列

    import matplotlib.pyplot as plt #导入图像库

    plt.rcParams[‘font.sans-serif’] = [‘SimHei’] #用来正常显示中文标签

    plt.rcParams[‘axes.unicode_minus’] = False #用来正常显示负号

    plt.figure() #建立图像

    p = data.boxplot(return_type=‘dict’) #画箱线图,直接使用DataFrame的方法

    x = p[‘fliers’][0].get_xdata() # 'flies’即为异常值的标签

    y = p[‘fliers’][0].get_ydata()

    y.sort() #从小到大排序,该方法直接改变原对象

    #用annotate添加注释

    #其中有些相近的点,注解会出现重叠,难以看清,需要一些技巧来控制。

    #以下参数都是经过调试的,需要具体问题具体调试。

    for i in range(len(x)):

    if i>0:

    plt.annotate(y[i], xy = (x[i],y[i]), xytext=(x[i]+0.05 -0.8/(y[i]-y[i-1]),y[i]))

    else:

    plt.annotate(y[i], xy = (x[i],y[i]), xytext=(x[i]+0.08,y[i]))

    plt.show() #展示箱线图

    数据处理-利用 python进行异常值分析
    另外提供的参数还有平均值、标准差、最小值、最大值等。
    在这里插入图片描述

    展开全文
  • Python数据预处理--异常处理

    千次阅读 2020-05-15 07:43:04
    异常处理异常值分析3σ原则创建数据、计算均值和标准差、筛选异常值绘制数据密度曲线利用散点图绘制出数据异常值箱型图分析, 较准确箱型图看数据分布情况计算基本统计量和分位差计算异常值条数图表表达 ...

    介绍: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

    异常值分析 → 3σ原则 / 箱型图分析
    异常值处理方法 → 删除 / 修正填补

    异常值分析

    3σ原则

    介绍: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

    创建数据、计算均值和标准差、筛选异常值

    data = pd.Series(np.random.randn(10000)*100)
    # 创建数据
    
    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))
    print('------')
    ax2 = fig.add_subplot(2,1,2)
    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
    
    # 正态性检验  0.03
    

    *


    在这里插入图片描述

    绘制数据密度曲线

    
    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,color='r',linestyle="--",alpha=0.8) 
    plt.axvline(-3*std,color='r',linestyle="--",alpha=0.8) 
    

    *

    在这里插入图片描述
    注:红线两侧为异常值

    利用散点图绘制出数据和异常值

    
    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
    

    *

    在这里插入图片描述

    箱型图分析, 较准确

    箱型图看数据分布情况

    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')
    

    *

    在这里插入图片描述

    计算基本统计量和分位差

    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))
    print('------')
    # 计算分位差
    

    *

    在这里插入图片描述

    计算异常值条数

    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
    

    *

    在这里插入图片描述

    图表表达

    
    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()
    

    *

    在这里插入图片描述

    Python数据预处理:

    展开全文
  • python数据预处理之异常值、缺失值处理方法

    万次阅读 多人点赞 2020-05-03 20:23:27
    除了互联网埋点的数据或企业内部的业务数据之外,往往我们拿到的,比如说网上采集的数据并不是那样规整,这类数据经常出现错误值、缺失值和异常值。 一、异常异常值是指样本中的个别值,其数值明显偏离其余的...
  • Python数据清洗--异常值识别与处理01

    万次阅读 多人点赞 2019-04-24 09:00:00
    前言在《Python数据清洗--类型转换和冗余数据删除》和《Python数据清洗--缺失值识别与处理》文中已经讲解了有关数据中重复观测和缺失值的识别与处理,在本节中将分享...
  • 使用python链接并读取数据 查看数据概括 #-*- coding:utf-8 -*- #author:M10 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pylab as plt import mysql.connector conn = mysql.connector.connect...
  • 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.....
  • 首先运用的是pandas数据分析模块和matplotlib数据绘图模块下面简单处理和操作import pandas as pd #使用pandas读取数据import matplotlib.pyplot as pl#导入图像库url="D:python数据挖掘图书配套数据、代码chapter3...
  • 数据挖掘工作中的第一步就是异常值检测,异常值的存在会影响实验结果。下面这篇文章主要给大家介绍了关于利用Python进行异常值分析的相关资料,文中通过示例代码介绍的非常详细,需要的朋友可以参考借鉴,下面来一起...
  • 1。 将本地sql文件写入mysql数据库 本文写入的是python数据库的taob表 ...使用python链接并读取数据 查看数据概括 #-*- coding:utf-8 -*- #author:M10 import numpy as np import pandas a...
  • # 这里我包装了一个异常处理的代码,可以随便调用。 def outliers_proc(data, col_name, scale=3): """ 用于清洗异常值,默认用 box_plot(scale=3)进行清洗 :param data: 接收 pandas 数据格式 :param col_...
  • python数据分析实战之异常处理

    千次阅读 2021-09-17 09:28:44
    异常处理1、异常值定义2、异常处理方式3、实战 1、异常值定义 2、异常处理方式 3、实战
  • 在《Python数据清洗(一):类型转换和冗余数据删除》和《Python数据清洗(二):缺失值识别与处理》文中已经讲解了有关数据中重复观测和缺失值的识别与处理,在本节中将分享异常值的判断和处理方法。 异常值也称为离群...
  • Python异常处理方法总结

    万次阅读 多人点赞 2018-08-12 00:32:48
    调试Python程序时,经常会报出一些异常异常的原因一方面可能是写程序时由于疏忽或者考虑不全造成了错误,...Python异常处理能力是很强大的,它有很多内置异常,可向用户准确反馈出错信息。在Python中,异常也...
  • Python数据分析与机器学习-交易数据异常检测; Python数据分析与机器学习-交易数据异常检测
  • 总结:Python中的异常处理

    千次阅读 2021-01-29 05:33:45
    Python中,和不部分高级语言一样,使用了try/except/finally语句块来处理异常,如果你有其他编程语言的经验,实践起来并不难。异常处理语句 try...excpet...finally实例代码def div(a, b):try:print(a / b)e...
  • python异常值如何处理_如何处理异常

    千次阅读 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...
  • Educoder题目:Python 计算思维训练——文件操作与异常处理答案解析.md
  • Python异常处理(基础详解)

    千次阅读 多人点赞 2020-04-06 13:52:05
    本文是python异常的基础知识,欢迎阅读,一起进步 Python专栏请参考:人生苦短-我学python 文章目录一.异常简介二.捕获异常三.异常的传递四.抛出自定义的异常五.模块六.模块制作七.python中的包 一.异常简介 ...
  • Python是数据科学家十分喜爱的编程语言,其内置了很多由C语言编写的库,操作起来更加方便,Python在网络爬虫的传统应用...Python十分适合数据抓取工作,对于大数据的处理,Python在大数据处理方面的优势有:1、异...
  • python——异常处理

    2017-12-26 13:48:15
    刚开始学习python很不容易理解,python在线教学中异常处理
  • Python异常处理

    千次阅读 2020-11-29 19:35:55
    (1)通过try可以避免简单的错误data = input('请输入内容:')try :num = int(data)#如果该语句出现了错误,下面的语句不会被执行,会执行except的语句print(num)except IndexError as e:#出现异常会执行该语句,...
  • Python进阶】Python中的异常处理

    千次阅读 2020-12-16 23:42:27
    在这个专栏中,我们会讲述Python的各种进阶操作,包括Python对文件、数据处理Python各种好用的库如NumPy、Scipy、Matplotlib、Pandas的使用等等。我们的初心就是带大家更好的掌握Python这门语言,让它能为我所用...
  • 基于Python异常处理汇总

    千次阅读 2020-07-23 14:28:46
    背景: 不论是在机器/深度学习还是普通的业务场景的描述性统计分析等,我们首先要做...本篇幅主要列举了本人遇到的一些异常值的处理方法,如有更好的,欢迎指正! 1. 如何发现异常值? 异常值的方法想法有很多种,基于

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