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数据导入与预处理-第5章-数据清理

2.3.1 异常值检测常值检测可以采用 3σ原则 和 检测 2.3.1.1 3σ原则 3σ原则,又称为拉依达原则,它是先假设一组检测数据只含有随机误差,该组数据进行计算处理得到标准偏差...2.3.1.2 检测常值 除了使用3σ原则检测常值之外,还可以使用检测常值。...需要说明的是,检测数据没有任何要求,即使不符合正态分布的数据集是能被检测的。...()函数用于根据Series和DataFrame类对象绘制,该箱图中默认不会显示网格线; boxplot()函数用于根据DataFrame类对象绘制,该箱图中默认会显示网格线。...: 基于进行异常检测 查看数据 import pandas as pd df1 输出为: 绘制,查看有无异常值: import matplotlib.pyplot as plt

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R语言︱异常值检验、离群点分析、异常值处理

complete.cases(saledata),] #筛选出缺失值的数值 3、检验离群值 检测包括:四分位数检测自带)+1δ标准差上下+异常值数据点。...有一个非常好的地方是,boxplot之后,结果中会自带异常值,就是下面代码的sp$out,这个是做,按照上下边界之外为异常值进行判定的。...实践,异常值处理,一般划分为NA缺失值或者返回公司进行数据修整(数据返修为主要方法) 1、异常值识别 利用图形——进行常值检测。...#异常值识别 par(mfrow=c(1,2))#将绘图窗口划为1两列,同时显示两 dotchart(inputfile$sales)#绘制单变量散点图,多兰 pc=boxplot(inputfile...$sales,horizontal=T)#绘制水平 代码来自《R语言数据分析与挖掘实战》第四节。

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《python数据分析与挖掘实战》笔记第3章

在常见的数据挖掘工作,脏数据包括如下内容: 缺失值 异常值 不一致的值 重复数据及含有特殊符号(#、¥、*)的数据 缺失值的处理分为删除存在缺失值的记录、可能值进行插补和不处理。...异常值检测 ? 一致性分析 数据不一致性是指数据的矛盾性、不相容性。直接不一致的数据进行挖掘,可能会产生与实际相违背的挖掘结果。...(4) boxplot 功能:绘制样本数据的。...末端延伸出去的直线称为须, 表示盒外数据的长度。如果在须外没有数据,则在须的底部有一点,点的颜色与须的颜色相同。 实例:绘制样本数据的,样本由两组正态分布的随机数据组成。...数据质量分析要求我们拿到数据后先检测是否存在缺失值和异常值;数据特征分析要求我们在数据挖掘建模前,通过频率分布分析、 对比分析、帕累托分析、周期性分析、相关性分析等方法,采集的样本数据的特征规律进 分析

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Python-matplotlib 线图绘制

线图基本介绍 线图,又称(boxplot)或盒式,不同于一般的折线图、柱状或饼等图表,其包含一些统计学的均值、分位数、极值等统计量,该信息量较大,不仅能够分析不同类别数据平均水平差异...(以上图来源于网络,侵权,望告知,删除) 03. matplotlib绘制 Matplotlib 绘制线图的函数为 boxplot (),但要想进行定制化绘制需求,则需设置较多的绘图参数,boxplot...注意,这里盒子的填充颜色选择了"灰色系"的颜色进行填充,这对学术图表是比较友好的,具体的颜色系可以参看下图 : ? 建议大家在绘制学术图表时,多采用红色方框的色系。...) 04. seaborn 绘制 相对于matplotlib 大量的绘图属性需要设置,python统计绘图库seaborn绘制线图代码量则少很多,但要想绘制不同类别数据线图,则需对数据添加类别标签...总结 本期推文就线图(boxplot)进行了matplotlib和seaborn的绘制推文介绍,当然,在添加误差等绘图特征时,可能可R还有一定差距。本人能力有限,发现错误,后台告知或加群讨论啊

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数据挖掘知识脉络与资源整理(十)–线图

盒式"或叫"盒须"""boxplot[1] (也称(Box-whiskerPlot)须又称为,其绘制须使用常用的统计量,能提供有关数据位置和分散情况的关键信息,尤其在比较不同的母体数据时更可表现其差异...主要包含六个数据节点,将一组数据从大到小排列,分别计算出他的上边缘,上四分位数Q3,中位数,下四分位数Q1,下边缘,还有一个异常值线图的绘制 提供了一种只用5个点对数据集做简单总结的方式。...很形象的分为中心、延伸以及分部状态的全部范围 图中最重要的是相关统计点的计算,相关统计点都可以通过百分位计算方法进行实现。...绘制步骤: 1、画数轴,度量单位大小和数据批的单位一致,起点比最小值稍小,长度比该数据批的全距稍长。 2、画一个矩形盒,两端边的位置分别对应数据批的上下四分位数(Q1和Q3)。...至此一批数据的便绘出了。统计软件绘制图一般没有标出内限和外限。

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60种常用可视化图表的使用场景——(下)

图表可加入直线或曲线来辅助分析,并显示当所有数据点凝聚成单行时的模样,通常称为「最佳拟合线」或「趋势线」。 您有一数值数据,可使用散点图来查看其中一个变量是否在影响着另一个变量。...绘制地区分布时的常见错误:原始数据值(例如人口)进行运算,而不是使用归一化值(例:计算每平方公里的人口)。...41、 又称为「盒须」或「线图」,能方便显示数字数据组的四分位数,可以垂直或水平的形式出现。...异常值 (Outliers) 有时会以与晶须处于同一水平的单一数据点表示。 通常用于描述性统计,是以图形方式快速查看一个或多个数据集的好方法。...在绘制记数符号图表时,将类别、数值或间隔放置在同一个轴或列(通常为 Y 轴或左侧第一列)上。每当出现数值时,在相应的列或添加记数符号。

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【说站】python数据预处理的三种情况

使用 pandas 的 .dropna() 删除含有缺失值的或列,也可以 特定的列进行缺失值删除处理 。...使用 pandas 的 .duplicated() 可以查询重复数据的内容,使用 .drop_duplicated() 可以删除重复数据,也可以对指定的数据列进行去重。  ...dfNew = dfData.drop_duplicates(inplace=True)  # 删除重复的数据 3、异常值处理 数据可能包括异常值, 是指一个样本的数值明显偏离样本集中其它样本的观测值...异常值可以通过线图、正态分布进行识别,也可以通过回归、聚类建模进行识别。 线图技术是利用数据的分位数识别其中的异常点。分析也超过本文的内容,不能详细介绍了。...只能笼统地说通过观察,可以查看整体的异常情况,进而发现异常值。     dfData.boxplot()  # 绘制 以上就是python数据预处理的三种情况,希望大家有所帮助。

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通过空气质量指数AQI学习统计分析并进行预测(上)

本文会带你学习: 数据分析流程 特征工程 缺失值、异常值、重复值的处理 线图怎么判断异常值 观察散点图、线图等进行分析 两独立样本T检验 用到的库:numpy 、pandas、 matplotlib...4.2.1.3 线图 线图是一种常见的异常检测方式。 可以用来观察数据整体的分布情况,利用中位数,25/%分位数,75/%分位数,上边界,下边界等统计量来来描述数据的整体分布情况。...# 创建子,一两列两个 fig,ax = plt.subplots(1,2) fig.set_size_inches(15,5) # ax指的是子绘图的对象在那个位置进行绘制 sns.distplot...Series的值、DataFrame的记录是否是重复,重复为True,不重复为False。...我们还可以将散点与线图或小提琴结合在一起进行绘制,下面以小提琴图为例。

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常用60类图表使用场景、制作工具推荐!

不等宽柱状的主要缺点在于难以阅读,特别是当含有大量分段的时候。此外,我们也很难准确地每个分段进行比较,因为它们并非沿着共同基线排列在一起。 因此,不等宽柱状较为适合提供数据概览。...绘制地区分布时的常见错误:原始数据值(例如人口)进行运算,而不是使用归一化值(例:计算每平方公里的人口)。... 又称为「盒须」或「线图」,能方便显示数字数据组的四分位数,可以垂直或水平的形式出现。 从盒子两端延伸出来的线条称为「晶须」(whiskers),用来表示上、下四分位数以外的变量。...异常值 (Outliers) 有时会以与晶须处于同一水平的单一数据点表示。 通常用于描述性统计,是以图形方式快速查看一个或多个数据集的好方法。...在绘制记数符号图表时,将类别、数值或间隔放置在同一个轴或列(通常为 Y 轴或左侧第一列)上。每当出现数值时,在相应的列或添加记数符号。

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60 种常用可视化图表,该怎么用?

不等宽柱状的主要缺点在于难以阅读,特别是当含有大量分段的时候。此外,我们也很难准确地每个分段进行比较,因为它们并非沿着共同基线排列在一起。 因此,不等宽柱状较为适合提供数据概览。...绘制地区分布时的常见错误:原始数据值(例如人口)进行运算,而不是使用归一化值(例:计算每平方公里的人口)。... 又称为「盒须」或「线图」,能方便显示数字数据组的四分位数,可以垂直或水平的形式出现。 从盒子两端延伸出来的线条称为「晶须」(whiskers),用来表示上、下四分位数以外的变量。...异常值 (Outliers) 有时会以与晶须处于同一水平的单一数据点表示。 通常用于描述性统计,是以图形方式快速查看一个或多个数据集的好方法。...在绘制记数符号图表时,将类别、数值或间隔放置在同一个轴或列(通常为 Y 轴或左侧第一列)上。每当出现数值时,在相应的列或添加记数符号。

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可视化图表样式使用大全

不等宽柱状的主要缺点在于难以阅读,特别是当含有大量分段的时候。此外,我们也很难准确地每个分段进行比较,因为它们并非沿着共同基线排列在一起。 因此,不等宽柱状较为适合提供数据概览。...绘制地区分布时的常见错误:原始数据值(例如人口)进行运算,而不是使用归一化值(例:计算每平方公里的人口)。... ? 又称为「盒须」或「线图」,能方便显示数字数据组的四分位数,可以垂直或水平的形式出现。 从盒子两端延伸出来的线条称为「晶须」(whiskers),用来表示上、下四分位数以外的变量。...异常值 (Outliers) 有时会以与晶须处于同一水平的单一数据点表示。 通常用于描述性统计,是以图形方式快速查看一个或多个数据集的好方法。...在绘制记数符号图表时,将类别、数值或间隔放置在同一个轴或列(通常为 Y 轴或左侧第一列)上。每当出现数值时,在相应的列或添加记数符号。

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R语言数据挖掘实战系列(3)

R语言数据挖掘实战系列(3) 三、数据探索         通过检验数据集的数据质量、绘制图表、计算某些特征量等手段,样本数据集的结构和规律进行分析的过程就是数据探索。...如果数据服从正态分布,在3σ原则下,异常值被定义为一组测定值与平均值的偏差超过三倍标准差的值。如果数据不服从正态分布,也可以用远离平均值的多少倍标准差来描述。         (3)分析。...提供了识别异常值的一个标准:异常值通常被定义为小于QL-1.5IQR或大于QU+1.5IQR的值。...统计量分析         用统计指标定量数据进行统计描述,通常从集中趋势和离趋势两个方面进行分析。...作图函数名 作图函数功能 barplot() 绘制简单条形 pie() 绘制 hist() 绘制二维条形直方图,可显示数据的分配情形 boxplot() 绘制样本数据的 plot() 绘制线性二维

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Matplotlib可视化没那么难:7种常用图表最全绘制攻略来了!

Matplotlib提供了丰富的数据绘图工具,主要用于绘制一些统计图形,例如散点图、条形、折线图、饼、直方图、等。...▲2 条形 03 折线图 折线图是用直线连接排列在工作表的列或的数据点而绘制成的图形。折线图可以显示随时间(根据常用比例设置)而变化的连续数据,因此非常适用于显示相等时间间隔下数据的趋势。...▲5 直方图 06 又称为盒须、盒式线图,是一种用于显示一组数据分散情况的统计,因形状如箱子而得名。它主要用于反映原始数据分布的特征,也可以进行多组数据分布特征的比较。...:是否显示异常值 vert:是否需要将线图垂直摆放 boxprops:设置箱体的属性,边框色,填充色等 whis:指定上下须与上下四分位的距离 labels:为线图添加标签 positions:指定线图的位置...:是否用线的形式表示均值 capprops:设置线图顶端和末端线条的属性 showmeans:是否显示均值 whiskerprops:whiskerprops设置须的属性 下面绘制代码清单6

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学会五种常用异常值检测方法,亡羊补牢不如积谷防饥

方法 2— ? 是数字数据通过其四分位数形成的图形化描述。这是一种非常简单但有效的可视化离群点的方法。考虑把上下触须作为数据分布的边界。...这里是绘制的代码: import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt sns.boxplot(data=random_data) 上述代码绘制了下图...剖析: 四分位间距 (IQR) 的概念被用于构建。IQR 是统计学的一个概念,通过将数据集分成四分位来衡量统计分散度和数据可变性。...在这种情况下,离群点被定义为低于图下触须(或 Q1 − 1.5x IQR)或高于图上触须(或 Q3 + 1.5x IQR)的观测值。 ? 来源:维基百科 ?...之前的所有方法都在试图寻找数据的常规区域,然后将任何在此定义区域之外的点都视为离群点或异常值。 这种方法的工作方式不同。

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从零开始的世界生信学习 GEO数据库数据挖掘--GEO背景知识简介

相关性热 用来显示哪些样本相似性高 每个色块表示两个样本的相关性,图片为关于对角线对称的 差异基因热 2.散点图和线图 图片 (Box-plot)又称为盒须、盒式线图,是一种用作显示一组数据分散情况资料的统计...图片 图片 线图的上边缘和下边缘并不是数据的最大值和最小值 图片 提供了一种只用5个点对数据集做简单总结的方式。这5个点包括中点、Q1、Q3、分部状态的高位和低位。...很形象的分为中心、延伸以及分布状态的全部范围。 图中最重要的是相关统计点的计算,相关统计点都可以通过百分位计算方法进行实现。...绘制步骤: 1、画数轴,度量单位大小和数据批的单位一致,起点比最小值稍小,长度比该数据批的全距稍长。 2、画一个矩形盒,两端边的位置分别对应数据批的上下四分位数(Q3和Q1)。...至此一批数据的便绘出了。统计软件绘制图一般没有标出内限和外限。 图片 作图时注意给表达矩阵加上分组信息,才能作图。

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学会五种常用异常值检测方法,亡羊补牢不如积谷防饥

方法 2— ? 是数字数据通过其四分位数形成的图形化描述。这是一种非常简单但有效的可视化离群点的方法。考虑把上下触须作为数据分布的边界。...这里是绘制的代码: import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt sns.boxplot(data=random_data) 上述代码绘制了下图...剖析: 四分位间距 (IQR) 的概念被用于构建。IQR 是统计学的一个概念,通过将数据集分成四分位来衡量统计分散度和数据可变性。...在这种情况下,离群点被定义为低于图下触须(或 Q1 − 1.5x IQR)或高于图上触须(或 Q3 + 1.5x IQR)的观测值。 ? 来源:维基百科 ?...之前的所有方法都在试图寻找数据的常规区域,然后将任何在此定义区域之外的点都视为离群点或异常值。 这种方法的工作方式不同。

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在Python中进行探索式数据分析(EDA)

这是“ 制造变量” 的计数。每个条形都显示数据集中存在的类别计数。 离群值检查 离群值是与其他值或观察值明显不同的值。离群值会在建模中产生重大问题。因此,有必要找到异常值进行处理。...异常值可以使用线图进行检测线图使用四分位数描述变量分布。它也被称为盒须。 ? ? ? 以上所有线图显示,price和c_mpg变量存在许多异常值。...在Cylinders变量,只有4个观测值是异常值。 根据,超出Q1(25个百分位数)和Q3(75个百分位数)或IQR(四分位数间距)范围之外的任何观测值均被视为异常值。...如果数据集中存在大量常值,则必须常值进行处理。像地板,封盖之类的方法可用于估算离群值。 相关 计算相关系数,找出两个变量之间的关系强度。相关范围从-1到1。...如果您想从数据获取大量的信息,则需要进行大量的EDA。 作者:Manorama Yadav deephub翻译组:gkkkkkk

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Python数据分析之数据预处理(数据清洗、数据合并、数据重塑、数据转换)学习笔记

1.3.1 常用的检测方法有3σ原则(拉依达准则)和1.3.1.1 3σ原则1.3.1.2    1.4 更改数据类型1.4.1 在使用构造方法的 dtype参数指定数据类型1.4.2...1.3.1 常用的检测方法有3σ原则(拉依达准则)和  ​ 3σ原则是基于正态分布的数据检洳而没有什么严格的要求,可以检测任意一组数据,  1.3.1.1 3σ原则  ​ 是指假设一组检测数据只含有随机误差...  ​ 是一种用作显示一组数据分散情况的统计。...在图中,异常值通常被定义为小于QL-15QR或大于QU+1.5IQR的值。 ​...离散点表示的是异常值,上界表示除异常值以外数据中最大值;下界表示除异常值以外数据中最小值。   boxplot()方法,专门用来绘制。  ​

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线图的生物学含义

用四分位数绘制的是一个公认的惯例:永远不应使用箱子或线来显示平均值、标准差或标准误。中位数不一定在箱子中心,两边延伸的线也不一定是对称的。...延伸线之外的异常值可以单独绘制构造需要至少n = 5(越多越好)的样本,尽管某些软件不检查这一点。对于n <5,建议显示所有数据点。 ?...线图的组成 样本大小可以通过成比例的调整箱线图的宽度实现,如上图b的第二个线图,箱子的凸凹程度表示样本量的多少。 3.样本量线图的影响 样本量越大,样本分布描述的准确性就越高。 ?...其次,一些软件R使用铰链hinges而非四分位数来作为边界,下铰链和上铰链分别是数据下半部分和上半部分的中位值,这种线图与基于四分位数的线图略有不同。...的数据可视化比较 a,100个数据点的样本集,每个数据从上到下依次是均匀分布,具有两种不同方差的两个单峰分布,双峰分布。

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特征工程之异常值处理

离群值处理标准差法MAD法法图像对比法BOX-COX转换参考文章 离群值处理 标准差法 又称为拉依达准则(标准差法),适用于有较多组数据的时候。...工作原理:它是先假设一组检测数据只含有随机误差,进行计算处理得到标准偏差, 按一定概率确定一个区间,认为凡超过这个区间的误差,就不属于随机误差而是粗大误差, 含有该误差的数据应予以剔除。...(100) number = 50 x = np.r_[x,-60,80,40,100,-100]#在后面添上,相当于padansmerge plt.figure() plt.subplot(211...法 理论部分 概念:由最小值、下四分位值(25%),中位数(50%),上四分位数值(75%),最大值这5个关键的百分数统计值组成的。 如何通过判断异常值呢?...可视化线图 #绘制(以内限为界) fig = plt.figure(figsize = (15,9)) ax1 = fig.add_subplot(2,1,1) color = dict(boxes

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