如何有效地从 Pandas DataFrame 列中删除异常值？

Pandas DataFrames 中的异常值排除：检测和删除数据异常

在数据分析中，异常值可能会扭曲结果并扭曲解释。为了缓解这个问题，检测并排除数据集中的异常值至关重要。本文演示了一种使用 scipy.stats.zscore 函数在 pandas DataFrame 中排除异常值的优雅方法。

假设您有一个包含多个列的 DataFrame，其中一列（名为“Vol”）包含具有明确值的值离群值（例如 4000，而大多数值约为 1200）。要删除特定列中包含此类离群值的行，请按照以下步骤操作：

使用 scipy.stats.zscore 进行离群值检测

1. 导入必要的库：

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

2. 计算异常值敏感列的 Z 分数：

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

3. 创建条件来识别行在三个标准偏差内意思是：

   mask = np.abs(df["Vol_zscore"]) < 3

4. 使用条件过滤 DataFrame 并删除离群值行：

   filtered_df = df[mask]

通过应用这些步骤，您可以有效地检测和排除 Pandas DataFrame 特定列中包含异常值的行。此方法可让您消除可能使数据分析产生偏差的异常情况，并确保结果更加准确和可靠。

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