Чтобы исключить выбросы в пандах, вы можете использовать различные методы. Вот несколько часто используемых подходов:
-
Метод стандартного отклонения. Вы можете выявить выбросы, рассчитав среднее и стандартное отклонение ваших данных. Значения, которые отклоняются на определенное количество стандартных отклонений от среднего значения, могут считаться выбросами и могут быть исключены из анализа.
-
Процентили. Используя процентили, вы можете определить порог, ниже которого значения можно считать выбросами. Например, вы можете удалить все значения ниже 5-го процентиля и выше 95-го процентиля.
-
Метод Z-показателя: Z-показатель измеряет, на сколько стандартных отклонений наблюдение отличается от среднего значения. Установив пороговое значение, вы можете исключить точки данных с Z-показателями, превышающими этот порог.
-
Межквартильный размах (IQR). Метод IQR предполагает расчет диапазона между 25-м и 75-м процентилями. Точки данных, выходящие за пределы определенного кратного IQR, можно классифицировать как выбросы и впоследствии удалять.
-
Визуальный осмотр. Построение данных с использованием коробчатых или точечных диаграмм может помочь визуально выявить выбросы. Вы можете вручную исключить точки данных, которые существенно выходят за рамки общей закономерности.
Это всего лишь несколько подходов, которые можно использовать для исключения выбросов в pandas. Помните, что выбор метода зависит от ваших конкретных данных и требований к анализу.