我有大量的调查数据,我需要删除长度异常值。它看起来像这样(但不是很像这样,海豚不太可能长到52毫米):
Area Season Species Length (mm)
Christchurch Spring dolphin 52
Christchurch Spring dolphin 54
Christchurch Spring dolphin 46
Christchurch Spring dolphin 40
Christchurch
我有一个数据框架如下:
ID Value
A 70
A 80
B 75
C 10
B 50
A 100
C 60
.. ..
我想按ID对这些数据进行分组,从分组数据(从框图中看到的数据)中移除异常值,然后计算平均值。
到目前为止,我所做的工作如下:
#Summary before removing outliers
summaryBy(Value ~ ID, data = df, FUN = c(mean, median, sd))
df_quantile = do.call("rbind", tapply(df$Value, df$ID, q
我在.csv中有x/y数据,计算了它们之间的线性回归,并将它们添加到一个图中。我想添加两条平行于数据趋势线的额外线,覆盖最小和最大值(不包括异常值)。
这就是它应该是什么样子。
from sklearn.metrics import r2_score
from scipy import stats
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.linear_model import LinearRegression
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.gridsp
我有一些极端的异常值抛弃了我的回归模型,我使用If-Then-Else语句删除了它们。然而,SAS完全消除了这些数据点,并在剩余的数据点中发现了新的异常值。有没有一种方法可以从分析中删除异常值,而不会在混合中投入更多?
我计算了Q3 + 1.5 * IQR,并按如下方式使用该值:
Data lungcancer; input trt surv age sex @@;
/* create a new variable diff */
diff = surv - 365;
/* create a new categorical variable resp */
If diff > 0 th
因此,我正在尝试从我的数据集中删除异常值。这是房地产数据,所以我使用groupby按“区域/区域”分组(在代码中实际上是“区域”),并使用每个“区域/区域”的价格计算IQR,但现在我尝试使用">= & <=“来过滤异常值,我得到了一个TypeError。
这是我的代码。
首先,我只创建了一个只有"Zone“和"Price”的新数据框,并使用箱形图检查是否有异常值。
#Create a new dataframe with only "Precio USD" & "Zona"
gt_venta_precio_zo
方框图的Q3+1.5*IQR部分与实际计算不匹配,并试图找出原因。我看应该是10.24,但情节大概是8.5。想知道我是不是错过了一些明显的事情或者其他的事情正在发生。我故意把whis=1.5作为一个论点。
state = pd.read_csv('https://raw.githubusercontent.com/gedeck/practical-statistics-for-data-scientists/master/data/state.csv')
sns.boxplot(state['Murder.Rate'], whis=1.5)
q_25 = s
我正在寻找一个可以帮助我从数据集中分离异常值的宏或什么东西。我将异常值定义为:上界: Q3+1.5(IQR)下界: Q1-1.5(IQR)。我有以下SAS代码:
title 'Fall 2015';
proc univariate data = fall2015 freq;
var enrollment_count;
histogram enrollment_count / vscale = percent vaxis = 0 to 50 by 5 midpoints = 0 to 300 by 5;
inset n mean std max min range / posit