Как сделать удаление аномалий методом loc python?

Аватар пользователя Elena Gromova
Elena Gromova
23 сентября 2024

Для удаления аномалий с использованием метода loc в Python, необходимо сначала определить критерии или условия, по которым будут выявляться аномальные значения в данных. Затем, с использованием метода loc, мы можем выбрать только те строки, которые соответствуют этим условиям, и удалить их из исходного набора данных.

Пример:

Предположим, у нас есть DataFrame df с колонкой 'value', в которой хранятся числовые значения. Мы хотим удалить все строки, в которых значение 'value' больше чем 3 стандартных отклонения от среднего.

import pandas as pd

# Создаем DataFrame с данными
data = {'value': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]}
df = pd.DataFrame(data)

# Вычисляем среднее и стандартное отклонение
mean = df['value'].mean()
std = df['value'].std()

# Условие для удаления аномалий
threshold = mean + 3 * std

# Выбираем строки, которые соответствуют условию
anomalies = df.loc[df['value'] > threshold]

# Удаляем строки с аномалиями из исходного DataFrame
df_cleaned = df.loc[df['value'] <= threshold]

print(""Аномальные значения:"")
print(anomalies)

print(""Очищенные данные:"")
print(df_cleaned)

Таким образом, приведенный выше код позволит нам определить и удалить аномальные значения из DataFrame с использованием метода loc.

0 0

Есть что добавить? Зарегистрируйтесь

или войдите в аккаунт

Отправляя форму, вы принимаете «Соглашение об обработке персональных данных» и условия «Оферты», а также соглашаетесь с «Условиями использования»

Курсы по программированию в Хекслете

Программирование

Веб-разработка

Разработка, верстка и деплой сайтов и веб-приложений, трудоустройство для разработчиков

Frontend-разработка

Разработка внешнего интерфейса сайтов и веб-приложений и верстка

Создание сайтов

Разработка сайтов и веб-приложений на JS, Python, Java, PHP и Ruby on Rails

Backend-разработка

Разработка серверной части сайтов и веб-приложений

Тестирование

Ручное тестирование и автоматизированное тестирование на JS, Python, Java и PHP

Аналитика данных

Сбор, анализ и интерпретация данных на Python

Интенсивные курсы

Интенсивное обучение для продолжающих

DevOps

Автоматизация настройки локального окружения и серверов, развертывания и деплоя

Математика для программистов

Обучение разделам математики, которые будут полезны при изучении программирования

Тест-драйв

JavaScript

Разработка сайтов и веб-приложений и автоматизированное тестирование на JS

Python

Веб-разработка, автоматическое тестирование и аналитика данных на Python

Java

Веб-разработка и автоматическое тестирование на Java

PHP

Веб-разработка и автоматическое тестирование на PHP

Ruby

Разработка сайтов и веб-приложений на Ruby on Rails

Go

Курсы по веб-разработке на языке Go

HTML

Современная верстка с помощью HTML и CSS

SQL

Проектирование базы данных, выполнение SQL-запросов и изучение реляционных СУБД

Git

Система управления версиями Git, регулярные выражения и основы командой строки

Бесплатные курсы

Бесплатные курсы по тестированию, дата-аналитике, верстке, программированию на Python, Java, PHP и JavaScript.