如何有效地從 Pandas DataFrame 欄位中刪除異常值？

Pandas DataFrames 中的異常值排除：偵測和刪除資料異常

在資料分析中，異常值可能會扭曲結果並扭曲結果並扭曲結果解釋。為了緩解這個問題，檢測並排除資料集中的異常值至關重要。本文示範了一種使用 scipy.stats.zscore 函數在 pandas DataFrame 中排除異常值的優雅方法。

假設您有一個包含多個列的 DataFrame，其中一列（名為「Vol」）包含具有明確值的值離群值（例如 4000，而大多數值約為 1200）。若要刪除特定欄位中包含此類離群值的行，請依照下列步驟操作：

使用 scipy.stats.zscore進行離群值偵測

1. 導入必要的函式庫：

   import pandas as pd
   import numpy as np
   from scipy import stats

2. 計算異常值敏感列的 Z分數：

   df["Vol_zscore"] = stats.zscore(df["Vol"])

3. 建立條件來辨識行在三個標準差內意思是：

   mask = np.abs(df["Vol_zscore"]) 

4. 使用條件過濾 DataFrame>

   filtered_df = df[mask]

使用條件過濾 DataFrame並刪除離群值行：

透過應用這些步驟，您可以有效地偵測並排除 Pandas DataFrame 特定欄位中包含異常值的行。此方法可讓您消除可能使數據分析產生偏差的異常情況，並確保結果更加準確可靠。

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