本文主要是介绍Python编程实例-使用Pandas处理数据集中的异常值，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
使用Pandas处理数据集中的异常值
文章目录
- 使用Pandas处理数据集中的异常值
- 1、检测异常值
- 2、处理异常值
- 2.1 移除异常值
- 2.2 截断异常值
- 2.3 插补异常值
- 2.4 应用转换
异常值是指与数据集中其他观测值显著不同的观测值，它们可能由于实验误差、测量误差或数据本身存在的变异性而产生。这些异常值可能会严重影响模型的性能，导致结果偏颇——就像大学相对评分中的高分者可以提高平均分并影响评分标准一样。处理异常值是数据清洗过程中的一个重要环节。
在本文中，将分享如何发现异常值以及在数据集中使用不同方法来处理它们。
1、检测异常值
检测异常值的方法有很多。如果要对这些方法进行分类，可以这样描述：
- 基于可视化的方法：绘制散点图或箱线图来查看数据分布并检查异常的数据点。
- 基于统计的方法：这些方法涉及z分数和四分位数范围（IQR，Interquartile Range），虽然可靠但可能不那么直观。
在这里将不详细讨论这些方法，以便专注于主题。然而，在我们的示例中使用IQR方法。以下是该方法的工作原理：
IQR（四分位数范围）= Q3（第75百分位数）- Q1（第25百分位数）
IQR方法指出，低于Q1 - 1.5 * IQR或高于Q3 + 1.5 * IQR的任何数据
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