КАК НАЙТИ ВЫБРОСЫ В ДАННЫХ PYTHON

Выбросы в данных - это значения, которые сильно отличаются от остальных значений в наборе данных. Они могут быть результатом ошибок измерения или реальных аномалий в данных. Но как найти эти выбросы в Python?

Одним из способов определения выбросов в данных является использование метода межквартильного расстояния (IQR). IQR — это разница между 75-м и 25-м квартилями данных. Значения, находящиеся снаружи диапазона от Q1 - 1,5xIQR до Q3 + 1,5xIQR, считаются выбросами.

import pandas as pd
data = pd.read_csv('data.csv')
Q1 = data['column_name'].quantile(0.25)
Q3 = data['column_name'].quantile(0.75)
IQR = Q3 - Q1
lower_bound = Q1 - 1.5*IQR
upper_bound = Q3 + 1.5*IQR
outliers = data[(data['column_name'] < lower_bound) | (data['column_name'] > upper_bound)]

В приведенном выше примере кода считывается данные из CSV-файла и определяются границы выбросов для столбца "column_name". Затем с помощью оператора сравнения Series создается фильтр для наблюдений, находящихся за границами выбросов.

Кроме метода межквартильного расстояния (IQR), существуют и другие методы для обнаружения выбросов в данных, такие как стандартное отклонение (std) и Z-оценка. Выбор метода зависит от конкретной ситуации и требований к качеству анализа данных.

Предобработка данных

Разведочный анализ данных EDA на Python - одномерный анализ

1.7. Перцентили, выбросы, «ящик с усами» .

Находим и убираем выбросы в данных с помощью R

Как читать диаграмму boxplot ящик с усами и что такое выбросы

Лекция 2. Описательные статистики. Ящики с усами. Выбросы.

BLGPG-01B99EBAB9C7-24-11-23-22

Новые материалы: