如何找到低于（或高于）平均值的值
from StringIO import StringIO
myst="""01/01/2016 8781262
01/02/2016 8958598
01/03/2016 8787628
01/04/2016 9770861
01/05/2016 8409410
01/06/2016 8924784
01/07/2016 8597500
01/08/2016 6436862
01/09/2016 1542677
"""
u_cols=['month', 'count']
myf = StringIO(myst)
import pandas as pd
df = pd.read_csv(StringIO(myst), sep='\t', names = u_cols)
共有1个答案
过滤异常值的一个非常常见的方法是使用标准差。在本例中，我们将计算一个zScore，它将快速识别出每个观测的平均值有多少标准差。然后我们可以过滤那些大于2个标准差的观测结果。对于正态分布的随机变量，这应该发生大约5%的时间。
定义zscore函数
def zscore(s):
return (s - np.mean(s)) / np.std(s)
将其应用于计数列
zscore(df['count'])
0 0.414005
1 0.488906
2 0.416694
3 0.831981
4 0.256946
5 0.474624
6 0.336390
7 -0.576197
8 -2.643349
Name: count, dtype: float64
zscore(df['count']).abs().gt(2)
0 False
1 False
2 False
3 False
4 False
5 False
6 False
7 False
8 True
Name: count, dtype: bool
df[zscore(df['count']).abs().gt(2)]
df[zscore(df['count']).abs().le(2)]
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