如何标记python中选定列中的离群值/anomaly？

在Python中标记选定列中的离群值（anomaly），可以通过以下步骤实现：

导入必要的库：首先，需要导入pandas库用于数据处理和分析。

import pandas as pd

加载数据：将数据加载到一个pandas的DataFrame中。

data = pd.read_csv('data.csv')  # 假设数据存储在data.csv文件中

确定离群值的阈值：根据具体情况，可以选择使用统计学方法（如3倍标准差）或领域知识来确定离群值的阈值。

threshold = 3  # 以3倍标准差作为离群值的阈值

标记离群值：使用条件判断语句和pandas的DataFrame功能，将超过阈值的值标记为离群值。

anomaly_mask = (data['column_name'] - data['column_name'].mean()) > threshold * data['column_name'].std()
data['anomaly'] = anomaly_mask.astype(int)

上述代码中，'column_name'应替换为要标记离群值的列名。

结果展示：可以通过打印DataFrame或将结果保存到新的CSV文件中来查看标记后的数据。

print(data)
data.to_csv('marked_data.csv', index=False)  # 将标记后的数据保存到marked_data.csv文件中

这样，选定列中的离群值将被标记为1，其他值将被标记为0。你可以根据具体需求进一步处理这些离群值，比如删除、替换或进行其他分析。

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