如何使用 IQR 从 DataFrame 中删除异常值？

Question

我有很多列的数据框（大约 100 个特征），我想应用四分位法并想从数据框中删除异常值。

我正在使用此链接 stackOverflow

但问题是上述方法的 nan 工作正常，

当我像这样尝试时

Q1 = stepframe.quantile(0.25)
Q3 = stepframe.quantile(0.75)
IQR = Q3 - Q1
((stepframe < (Q1 - 1.5 * IQR)) | (stepframe > (Q3 + 1.5 * IQR))).sum()

它给了我这个

((stepframe < (Q1 - 1.5 * IQR)) | (stepframe > (Q3 + 1.5 * IQR))).sum()
Out[35]: 
Day                      0
Col1                     0
Col2                     0
col3                     0
Col4                     0
Step_Count            1179
dtype: int64

我只是想知道，接下来我要做什么，以便删除数据框中的所有异常值。

如果我使用这个

def remove_outlier(df_in, col_name):
q1 = df_in[col_name].quantile(0.25)
q3 = df_in[col_name].quantile(0.75)
iqr = q3-q1 #Interquartile range
fence_low  = q1-1.5*iqr
fence_high = q3+1.5*iqr
df_out = df_in.loc[(df_in[col_name] > fence_low) & (df_in[col_name] < fence_high)]
return df_out

re_dat = remove_outlier(stepframe, stepframe.columns)

我收到此错误

ValueError: Cannot index with multidimensional key

在这一行

    df_out = df_in.loc[(df_in[col_name] > fence_low) & (df_in[col_name] < fence_high)]

Answer 1

您可以使用：

np.random.seed(33454)
stepframe = pd.DataFrame({'a': np.random.randint(1, 200, 20), 
                          'b': np.random.randint(1, 200, 20),
                          'c': np.random.randint(1, 200, 20)})

stepframe[stepframe > 150] *= 10
print (stepframe)

Q1 = stepframe.quantile(0.25)
Q3 = stepframe.quantile(0.75)
IQR = Q3 - Q1

df = stepframe[~((stepframe < (Q1 - 1.5 * IQR)) |(stepframe > (Q3 + 1.5 * IQR))).any(axis=1)]

print (df)
      a    b     c
1   109   50   124
3   137   60  1990
4    19  138   100
5    86   83   143
6    55   23    58
7    78  145    18
8   132   39    65
9    37  146  1970
13   67  148  1880
15  124  102    21
16   93   61    56
17   84   21    25
19   34   52   126

详情：

首先boolean DataFrame使用链创建|：

print (((stepframe < (Q1 - 1.5 * IQR)) | (stepframe > (Q3 + 1.5 * IQR))))
        a      b      c
0   False   True  False
1   False  False  False
2    True  False  False
3   False  False  False
4   False  False  False
5   False  False  False
6   False  False  False
7   False  False  False
8   False  False  False
9   False  False  False
10   True  False  False
11  False   True  False
12  False   True  False
13  False  False  False
14  False   True  False
15  False  False  False
16  False  False  False
17  False  False  False
18  False   True  False
19  False  False  False

然后DataFrame.any用于检查True每行至少一个和最后一个反转布尔掩码~：

print (~((stepframe < (Q1 - 1.5 * IQR)) | (stepframe > (Q3 + 1.5 * IQR))).any(axis=1))
0     False
1      True
2     False
3      True
4      True
5      True
6      True
7      True
8      True
9      True
10    False
11    False
12    False
13     True
14    False
15     True
16     True
17     True
18    False
19     True
dtype: bool

invert条件改变的解决方案 - <to>=和>to <=，通过&AND 和最后一个过滤器all检查True每行的所有s

print (((stepframe >= (Q1 - 1.5 * IQR)) & (stepframe <= (Q3 + 1.5 * IQR))).all(axis=1))
0     False
1      True
2     False
3      True
4      True
5      True
6      True
7      True
8      True
9      True
10    False
11    False
12    False
13     True
14    False
15     True
16     True
17     True
18    False
19     True
dtype: bool


df = stepframe[((stepframe >= (Q1 - 1.5 * IQR))& (stepframe <= (Q3 + 1.5 * IQR))).all(axis=1)]