在Pandas中，異常值（或稱為離群值）是數(shù)據(jù)中那些與其他數(shù)據(jù)點顯著不同的點。這些異常值可能是由于錯誤、異常事件或數(shù)據(jù)的自然變異產(chǎn)生的。處理異常值的方法取決于數(shù)據(jù)的性質(zhì)、分析的目的以及異常值對分析的影響。

在異常值處理的時候可能會用到的函數(shù)

①、describe():查看每一列的描述性統(tǒng)計量

②、df.info():查看數(shù)據(jù)信息

③、df.std():可以求得DataFrame對象每一列的標準差

④、df.drop():刪除特定索引

⑤、unique():唯一，去重

⑥、query():按條件查詢

⑦、df.sort_values():根據(jù)值排序

⑧、sort_index():根據(jù)索引排序...

1、describe()

   describe() 函數(shù)在 Pandas 中是一個用于生成 DataFrame 或 Series 中數(shù)值列統(tǒng)計摘要的便捷方法。它提供了豐富的描述性統(tǒng)計信息，幫助用戶快速了解數(shù)據(jù)的分布情況?？梢岳?T轉(zhuǎn)置。

默認參數(shù)下的輸出

默認情況下，describe() 函數(shù)會計算以下統(tǒng)計量（對于數(shù)值型列）：

• count：非缺失值的數(shù)量。
• mean：均值。
• std：標準差。
• min：最小值。
• 25%：第一四分位數(shù)（或稱為25%分位數(shù)）。
• 50%：第二四分位數(shù)（中位數(shù)）。
• 75%：第三四分位數(shù)。
• max：最大值。

import pandas as pd
data = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]
a = pd.DataFrame(data, index=['a', 'b', 'c'])
print(a.describe())

2、std

   DataFrame.std() 方法可以用來計算DataFrame對象每一列的標準差（standard deviation）。默認情況下，這個方法會忽略NaN值，只計算非空值的標準差。

import pandas as pd  
  
# 創(chuàng)建一個簡單的DataFrame  
data = {  
    'A': [1, 2, 3, 4, 5],  
    'B': [10, 20, 30, 20, 50],  
    'C': [pd.np.nan, 2, 4, 4, 6]  # 包含NaN值  
}  
df = pd.DataFrame(data)  
  
# 計算每一列的標準差  
std_values = df.std()  
  
print(std_values)

3、drop

在Pandas中，DataFrame.drop() 方法用于刪除行或列。這個方法非常有用，特別是當(dāng)你需要清理數(shù)據(jù)或去除某些不需要的行/列時。

方法簽名

DataFrame.drop(labels=None, axis=0, index=None, columns=None, inplace=False, level=None, errors='raise')

參數(shù)說明

• labels：要刪除的行或列的標簽。
• axis：指定刪除行（axis=0 或 axis='index'）還是列（axis=1 或 axis='columns'）。
• index 和 columns：這些是 labels 的別名，用于分別指定要刪除的行和列。但是，通常建議直接使用 labels 和 axis。
• inplace：如果為True，則在原始DataFrame上進行修改并返回None。否則，返回一個新的DataFrame。
• level：對于具有多級索引的DataFrame，指定要刪除的級別。
• errors：指定如何處理錯誤。默認為 'raise'，表示出現(xiàn)錯誤時拋出異常。如果設(shè)置為 'ignore'，則忽略錯誤。

import pandas as pd
data = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]
a = pd.DataFrame(data, index=['a', 'b', 'c'])
print(a.drop('a'))  # 默認的情況下刪除一行
print(a.drop(0, axis=1)) # 刪除一列

4、unique()

在Pandas中，unique() 是一個常用的方法，它主要用于獲取Series對象列的唯一值（unique values）。這個方法返回一個NumPy數(shù)組，其中包含Series的唯一值。DataFrame沒有unidue。

import pandas as pd
data = [[4, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]
a = pd.DataFrame(data, index=['a', 'b', 'c'])
print(a[0].unique())

5、query()

在Pandas庫中，query() 方法是DataFrame對象的一個功能強大的工具，用于根據(jù)特定的條件篩選和查詢數(shù)據(jù)。以下是關(guān)于 query() 方法的詳細解釋：

1. 功能概述

• query() 方法允許用戶根據(jù)邏輯表達式（可以是單個條件或組合條件）來篩選DataFrame中的數(shù)據(jù)。
• 它返回一個新的DataFrame，其中僅包含滿足給定條件的數(shù)據(jù)行。
• 與 loc 和 iloc 相比，query() 方法提供了更直觀、類似于SQL的語法，使得篩選條件更易讀、易寫。

2. 語法結(jié)構(gòu)

DataFrame.query(expr, inplace=False, **kwargs)

• expr: 表示查詢條件的字符串。
• inplace: 默認為False，表示不修改原始DataFrame，而是返回一個新的DataFrame。如果設(shè)置為True，則直接在原始DataFrame上進行修改。
• **kwargs: 其他關(guān)鍵字參數(shù)，通常與 eval() 方法的參數(shù)相關(guān)。

import pandas as pd
data = [[4, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]
a = pd.DataFrame(data, index=['a', 'b', 'c'], columns=list("ABC"))
print(a.query(' A== 4'))  # 把A == 4篩選出來
n = 4
print(a.query('A == @n'))  # 這里寫一個@ 在能說明n為標量
# 這里的“ ” 里面可以有and or in ... 

3. 注意事項

• query() 方法只能用于篩選行，不能用于篩選列。
• 查詢條件字符串中的列名必須與DataFrame中的列名完全匹配（包括大小寫）。
• 在使用變量時，請確保變量在調(diào)用 query() 方法之前已經(jīng)被定義并賦值。
• 當(dāng)使用復(fù)雜的查詢條件時，建議使用括號來明確運算符的優(yōu)先級，以避免潛在的錯誤。

6、df.sort_values()

在Pandas庫中，DataFrame.sort_values() 方法是用于對DataFrame中的數(shù)據(jù)按照一個或多個列的值進行排序的。這個方法非常有用，特別是當(dāng)你需要按照某個或某些列的值對數(shù)據(jù)進行排序以便進一步分析或可視化時。

方法簽名

DataFrame.sort_values(by, axis=0, ascending=True, inplace=False, kind='quicksort', na_position='last', ignore_index=False, key=None)

參數(shù)說明

• by: 需要依據(jù)其值進行排序的列名或列名列表。
• axis: 排序的軸。0 或 'index' 表示沿著行進行排序（即按列的值排序），1 或 'columns' 表示沿著列進行排序（DataFrame中不支持按列排序，因此這個參數(shù)通常設(shè)置為0或'index'）。
• ascending: 排序方向，默認為True（升序），如果為False則為降序。
• inplace: 是否在原地進行修改，默認為False（返回新的DataFrame），如果為True則直接在原DataFrame上進行修改。
• kind: 排序算法的類型，默認為'quicksort'。對于大型數(shù)據(jù)集，'mergesort'和'heapsort'可能更為合適。
• na_position: 缺失值（NaN）的位置，默認為'last'（在末尾），如果為'first'則在開頭。
• ignore_index: 重新設(shè)置結(jié)果的索引，默認為False。如果為True，則結(jié)果索引將會是整數(shù)型的默認索引。
• key: 應(yīng)用于每一列元素在進行比較之前的函數(shù)。

import pandas as pd
data = [[9, 2, 3], [4, 5, 6], [1, 8, 9]]
a = pd.DataFrame(data, index=['a', 'b', 'c'], columns=list("ABC"))
print(a.sort_values('A'))  # 默認的是升序
print(a.sort_values('A', ascending=False)) # 通過修改ascending=False 變?yōu)榻敌?
print(a.sort_values('a', axis=1))

7、sort_index()

sort_index() 是 Pandas 庫中 DataFrame 和 Series 對象的一個方法，用于根據(jù)索引值對數(shù)據(jù)進行排序。以下是關(guān)于 sort_index() 方法的詳細解釋：

方法功能

• sort_index() 主要用于對 DataFrame 或 Series 對象進行索引排序。
• 默認情況下，它會根據(jù)索引的升序（ascending=True）進行排.

方法簽名

DataFrame.sort_index(*, axis=0, level=None, ascending=True, inplace=False, kind='quicksort', na_position='last', sort_remaining=True, ignore_index=False, key=None)

參數(shù)說明

axis：

• 默認為 0，表示按行索引（index）進行排序。
• 如果設(shè)置為 1 或 'columns'，則按列索引（columns）進行排序（但實際應(yīng)用中按列索引排序的情況較少）。

level：

• 當(dāng)索引是多重索引時，可以指定按哪一個或多個級別進行排序。
• 默認為 None，表示按多重索引的第一個級別排序。

ascending：

• 排序順序，默認為 True，表示升序排序。
• 如果設(shè)置為 False，則進行降序排序。

inplace：

• 是否直接在原對象上進行修改，默認為 False。
• 如果設(shè)置為 True，則直接在原 DataFrame 或 Series 上進行排序，不返回新的對象。

kind：

• 排序算法的種類，默認為 'quicksort'。
• 對于大型數(shù)據(jù)集，可以選擇其他算法，如 'mergesort'。

na_position：

• 缺失值（NaN）的位置，默認為 'last'，表示將 NaN 值放在最后。
• 如果設(shè)置為 'first'，則將 NaN 值放在前面。

sort_remaining：

• 當(dāng)對多重索引的特定級別進行排序時，此參數(shù)控制是否對非指定級別進行排序。
• 默認為 True。

ignore_index：

• 當(dāng)對多重索引進行排序時，此參數(shù)控制是否重置排序后的索引。
• 默認為 False，即保留多重索引。

key：

• 應(yīng)用于索引值進行排序前的函數(shù)。

import pandas as pd
data = [[9, 2, 3], [4, 5, 6], [1, 8, 9]]
a = pd.DataFrame(data, index=['d', 'b', 'c'], columns=list("DBC"))
print(a.sort_index()) # 按照行索引排序
print(a.sort_index(axis=1))  # 按照列索引進行排序
li = [1, 2, 3]
b = pd.Series(li, index=['c', 'b', 'a'])
print(b.sort_index())

到此這篇關(guān)于Pandas異常值處理小結(jié)的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Pandas異常值內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！ 

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