python异常值处理方法盖帽法_Python数据处理异常值处理方法之3σ原则
在数据处理过程中，处理异常值是非常重要的一步。异常值指的是数据集中与其他观测值明显不同的值，它们可能是由于测量误差、录入错误、设备故障等原因导致的。如果不对异常值进行处理，可能会对数据分析和模型建立产生不良影响。本文将介绍一种常用的异常值处理方法，3σ原则。
3σ原则是统计学中一种常用的若干标准差原则，它假设数据服从正态分布。根据3σ原则，大约68%的数据将落在均值的±1σ范围内，约95%的数据将落在均值的±2σ范围内，约99.7%的数据将落在均值的±3σ范围内。因此，如果其中一观测值的绝对值超过3个标准差，可以认为它是一个异常值。
下面介绍使用3σ原则处理异常值的方法：
1.计算平均值和标准差：首先计算数据集的平均值和标准差，可以使用Numpy库的mean和std函数。
```python
import numpy as np
data = np.array([...])  # 数据集
mean = np.mean(data)  # 平均值
std = np.std(data)  # 标准差
```
2.确定异常值的范围：根据3σ原则，确定异常值的范围，即均值的±3倍标准差。
```python
numpy库统计函数lower_bound = mean - 3 * std  # 异常值下界
upper_bound = mean + 3 * std  # 异常值上界
```
3.处理异常值：将位于异常值范围之外的观测值替换为均值或删除。
```python
data_clean = np.where((data < lower_bound) ， (data > upper_bound), mean, data)
```
在上述代码中，使用Numpy库的where函数将位于异常值范围之外的观测值替换为均值mean，其他观测值保持不变。
需要注意的是，3σ原则假设数据服从正态分布，因此在具体应用中需要对数据集的分布进行检验。如果数据集远离正态分布，可能需要使用其他方法来处理异常值。
此外，该方法只能处理连续变量的异常值，对于离散变量的异常值处理需要使用其他方法。
总结来说，使用3σ原则处理异常值是一种简单而有效的方法。但在实际应用中，需要结合具体情况和数据分布来选择合适的异常值处理方法。

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