在 Python 中查找并用 nan 替换异常值

Question

我开始使用 python 并且我正在尝试使用分位数找出每年的异常值我的数据组织如下：年列，每年我都有几个月及其相应的盐度和温度

year=[1997:2021]
month=[1,2...]
SAL=[33,32,50,......,35,...]

以下是我的代码：

#1st quartile
Q1 = DF['SAL'].quantile(0.25)
#3rd quartile
Q3 = DF['SAL'].quantile(0.75)
#calculate IQR
IQR = Q3 - Q1
print(IQR)
df_out = DF['SAL'][((DF['SAL'] < (Q1 - 1.5 * IQR)) |(DF['SAL'] > (Q3 + 1.5 * IQR)))]

我想识别异常值的月份和年份，并用nan替换它。

Answer 1

您可以使用以下功能。它使用低于 Q1-1.5IQR 或高于 Q3+1.5IQR 的离群值定义，例如箱线图的经典定义。

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame({'year':  np.repeat(range(1997,2022), 12),
                   'month': np.tile(range(12), 25)+1,
                   'SAL':   np.random.randint(20,40, size=12*25)+np.random.choice([0,-20, 20], size=12*25, p=[0.9,0.05,0.05]),
                  })

def outliers(s, replace=np.nan):
    Q1, Q3 = np.percentile(s, [25 ,75])
    IQR = Q3-Q1
    return s.where((s > (Q1 - 1.5 * IQR)) & (s < (Q3 + 1.5 * IQR)), replace)

# add new column with excluded outliers
df['SAL_excl'] = df.groupby('year')['SAL'].apply(outliers)

检查它是否有效：

异常值：

import seaborn as sns
sns.boxplot(data=df, x='year', y='SAL')

没有异常值：

sns.boxplot(data=df, x='year', y='SAL_excl')

注意。由于过滤，新的异常值可能会出现，因为数据现在有了新的 Q1/Q3/IQR。

如何检索带有离群值的行：

df[df['SAL_excl'].isna()]

输出：

     year  month  SAL  SAL_excl
28   1999      5   53       NaN
33   1999     10    7       NaN
94   2004     11   52       NaN
100  2005      5   38       NaN
163  2010      8    6       NaN
182  2012      3   25       NaN
188  2012      9   22       NaN
278  2020      3   53       NaN
294  2021      7    9       NaN

Answer 2

要获得每年的异常值，您需要通过 groupby 计算每年的四分位数。除此之外，您的代码没有太大变化，但我最近了解到 between 在这里似乎很有用：

import numpy as np

clean_data = list()

for year, group in DF.groupby('year'):
    
    Q1 = group['SAL'].quantile(0.25)
    Q3 = group['SAL'].quantile(0.75)
    IQR = Q3 - Q1
    
    # set all values to np.nan that are not (~) in between the two values
    group.loc[~group['SAL'].between(Q1 - 1.5 * IQR, 
                                Q3 + 1.5 * IQR, 
                                inclusive=False),
              'SAL'] = np.nan
    
    clean_data.append(group)

clean_df = pd.concat(clean_data)

在 Python 中查找并用 nan 替换异常值

Find and replace outliers with nan in Python

python

outliers

quantile

pandas

检查它是否有效：