Python 只打印符合 if 和 for 的行，过度异常检测

Question

我对我的数据应用了异常检测算法，现在我想知道某个值在异常向量中出现了多少次。因为我想找到过度异常，而我的教授不会让我使用统计方法，所以我正在尝试使用具有 90% 污染的异常检测算法，而那些将被视为正常的算法将是出现次数最多的算法，我会将其解释为异常。这只是一个可能会失败的测试，但为了证明这一点，我需要打印某个值在被认为正常的行中出现了多少次。作为异常值的向量告诉我它们是正常的还是异常的（1 或 -1）和 df5 我的数据帧与数据。这就是我正在尝试的，我正在尝试为单个值执行此操作，因为它看起来更简单，但即使那样我也失败了。

    value=1
    for i in range(len(outliers)):
        if outliers[i] == value:
            print(df5.loc[df5['actor']==931])

它总是将特征 'actor' 是 931 n 次，我希望它到 return 当考虑该行时特征 'actor' 是 931 的行普通的。我已经尝试了所有我知道的方法。

Answer 1

我想我现在明白你想做什么了。 931 让我困惑了一段时间，现在我认为你只是想过滤所有 'normal' 个演员值为 931（它只是一个标签）的案例。因此，如果您这样打印，您将每次 select 标签为 931 的所有行。那不是你想要的。所以你想先过滤掉所有 actor == 931 的标签及其对应的离群值。然后简单地做

value=1
for i in range(len(outliers)):
    if outliers[i] == value: #then normal not excessivity
        print (i) # you will get the indexes of the filtered array where actor == 931
        print(actual_index[i])

你可能需要原始数组的实际索引，所以当你首先过滤 actor == 931 案例时存储它们。玛丽安娜，这对你有意义吗？让我知道 :)

Python 只打印符合 if 和 for 的行，过度异常检测

Python print just lines that comply with if and for, anomaly detection for excessivity

python

for-loop

python-3.x

pandas

anomaly-detection