异常值概念:是指那些远离正常值的观测,即“不合群”观测.异常值的出现一般是人为的记录错误或者是设备的故障等,异常值的出现会对模型的创建和预测产生 严重的后果.当然异常值也不一定是坏事,有些情况下,通过寻找异常值就能够给业务带来良好的发展,如销毁“钓鱼”网站,关闭“薅羊毛”用户的权限等. 异常值的判定方法: 1.n个标准差法 2.箱线图法 标准差法,就是用以样本均值+样本标准差为基准,如果样本离平均值相差2个标准差以上的就是异常值 箱线图法:以上下四分位作为参考, x > Q3+nIQR 或者 x

import numpy as np ages=[3,3,6,7,7,10,10,10,11,13,30] lower_q=np.quantile(ages,0.25,interpolation='lower')#下四分位数 higher_q=np.quantile(ages,0.75,interpolation='higher')#上四分位数 int_r=higher_q-lower_q#四分位距

p分位函数(四分位数)概念与pandas中的quantile函数 函数原型 DataFrame.quantile(q=0.5, axis=0, numeric_only=True, interpolation=’linear’) 参数 - q : float or array-like, default 0.5 (50% quantile 即中位数-第2四分位数) 0 <= q <= 1, the quantile(s) to compute - axis : {0, 1, ‘index’,

目录 创建一个时间序列 pd.date_range() info() asfred() shifted(),滞后函数 diff()求差分 加减乘除 DataFrame.reindex() 通过data_range指定时间序列的起止时间 通过as.fred()指定时间序列的间隔 interpolate() resample() 补充一个绘图的参数 first() pct_change() pd.contact() agg() rolling window functions. rolling()

1 简介 描述统计学(descriptive statistics)是一门统计学领域的学科,主要研究如何取得反映客观现象的数据,并以图表形式对所搜集的数据进行处理和显示,最终对数据的规律.特征做出综合性的描述分析. 下列表格对 Pandas 常用的统计学函数做了简单的总结: 函数名称 描述说明 count() 统计某个非空值的数量. sum() 求和 mean() 求均值 median() 求中位数 mode() 求众数 std() 求标准差 min() 求最小值 max() 求最大值 abs(

import pandas as pd #生成异常数据 df=pd.DataFrame({'col1':[1,120,3,5,2,12,13], 'col2':[12,17,31,53,22,32,43]}) print(df) col1 col2 0 1 12 1 120 17 2 3 31 3 5 53 4 2 22 5 12 32 6 13 43 df_zscore=df.copy() #复制一个用来存储Z-score得分的数据框 cols=df.columns for col in co

特征处理是特征工程的核心部分,特征工程是数据分析中最耗时间和精力的一部分工作,它不像算法和模型那样式确定的步骤,更多的是工程上的经验和权衡,因此没有统一的方法,但是sklearn提供了较为完整的特征处理方法,包括数据预处理,特征选择,降维等.首次接触到sklearn,通常会被其丰富且方便的算法模型库吸引,但是这里介绍的特征处理库也非常强大! 经过前人的总结,特征工程已经形成了接近标准化的流程,如下图所示(此图来自此网友,若侵权,联系我,必删除) 1 特征来源——导入数据 在做数据分析的时候,特征

箱线图boxplot--展示数据的分布 图表作用: 1.反映一组数据的分布特征,如:分布是否对称,是否存在离群点 2.对多组数据的分布特征进行比较 3.如果只有一个定量变量,很少用箱线图去看数据的分布,而是用直方图去观察.一般都要跟其余的定性变量做分组箱线图,可以起对比作用.(key) 适合数据类型: 针对连续型变量 用法: 只有一个变量.一组的数据(1个变量,0个定性变量),比如:学生的成绩情况 只有一个变量.多组数据(1个变量,1个定性变量[班级]),比如:1.2.3班学生的成绩情况 只有一

转载:https://cloud.tencent.com/developer/article/1178368 seaborn针对分类型的数据有专门的可视化函数,这些函数可大致分为三种: 分类数据散点图:swarmplot(), stripplot() 分类数据的分布图: boxplot(), violinplot() 分类数据的统计估算图 : barplot(), pointplot() import numpy as np import pandas as pd import matplotl

一.项目目录 (一)数据加载 基础统计 特征分类 基本分布(scatter) (二)数据分析 正态性检验 偏离度分析 (hist | scatter) 峰度分析 (hist | scatter) 分散度分析 (box) 特征本身分散度 SalePrice 的分散度 方差齐次检验 方差分析 (bar) scipy.stats.f_oneway() pandas.Series.corr() 协方差分析(-1~+1) 协方差热图 (heatmap) 协方最大关联图 (pairplot) (三)数据处理

它主要用于反映原始数据分布的特征,还可以进行多组数据分布特征的比较 如何利用Python绘制箱型图 需要的import的包 import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.font_manager import FontProperties import numpy as np import pandas as pd 该函数是绘制多箱型图,且数据长度不一致的情况,input_dict = {filename1:[a1,a2,...,an],file

利用Python进行异常值分析实例代码 异常值是指样本中的个别值,也称为离群点,其数值明显偏离其余的观测值.常用检测方法3σ原则和箱型图.其中,3σ原则只适用服从正态分布的数据.在3σ原则下,异常值被定义为观察值和平均值的偏差超过3倍标准差的值.P(|x−μ|>3σ)≤0.003,在正太分布假设下,大于3σ的值出现的概率小于0.003,属于小概率事件,故可认定其为异常值. 异常值分析是检验数据是否有录入错误以及含有不合常理的数据.忽视异常值的存在是十分危险的,不加剔除地把异常值包括进数据的计算分

https://segmentfault.com/a/1190000015310299 Seaborn学习大纲 seaborn的学习内容主要包含以下几个部分: 风格管理 绘图风格设置 颜色风格设置 绘图方法 数据集的分布可视化 分类数据可视化 线性关系可视化 结构网格 数据识别网格绘图 本次将主要介绍 分类数据可视化的使用. 分类数据可视化 数据集中的数据类型有很多种,除了连续的特征变量之外,最常见的就是类目型的数据类型了,常见的比如人的性别,学历,爱好等.这些数据类型都不能用连续的变量来表示,

目录 Python编程语言简介 https://www.cnblogs.com/hany-postq473111315/p/12256134.html Python环境搭建及中文编码 https://www.cnblogs.com/hany-postq473111315/p/12256337.html Python 基础语法 https://www.cnblogs.com/hany-postq473111315/p/12257287.html Python 变量类型及变量赋值 https://w

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跳转到我的博客 1. 分位数计算案例与Python代码 案例1 Ex1: Given a data = [6, 47, 49, 15, 42, 41, 7, 39, 43, 40, 36],求Q1, Q2, Q3, IQR Solving: 步骤: 1. 排序,从小到大排列data,data = [6, 7, 15, 36, 39, 40, 41, 42, 43, 47, 49] 2. 计算分位数的位置 3. 给出分位数 分位数计算法一 pos = (n+1)*p,n为数据的总个数,p为0-1之

1.1 方法简介 描述性统计包含多种基本描述统计量,让用户对于数据结构可以有一个初步的认识.在此所提供之统计量包含: 基本信息:样本数.总和 集中趋势:均值.中位数.众数 离散趋势:方差(标准差).变异系数.全距(最小值.最大值).内四分位距(25%分位数.75%分位数) 分布描述:峰度系数.偏度系数 用户可选择多个变量同时进行计算,亦可选择分组变量进行多组别的统计量计算. 1.2 详细介绍 1.2.1 样本数和总和 1. R语言涉及的方法:length(x) 1.2.2 均值(Mean) 1.

  Parameters:¶ 参数 解释 变量 x,y,hue 数据集变量 变量名 date 数据集 数据集名 row,col 更多分类变量进行平铺显示 变量名 col_wrap 每行的最高平铺数 整数 estimator 在每个分类中进行矢量到标量的映射 矢量 ci 置信区间 浮点数或None n_boot 计算置信区间时使用的引导迭代次数 整数 units 采样单元的标识符,用于执行多级引导和重复测量设计 数据变量或向量数据 order, hue_order 对应排序列表 字符串列表 row

箱型图Box 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 又称为盒须图.盒式图.盒状图或箱线图,是一种用作显示一组数据分散情况资料的统计图. 箱形图最大的优点就是不受异常值的影响,能够准确稳定地描绘出数据的离散分布情况,同时也利于数据的清洗. 例子 有一组数据为: 12,15,17,19,20,23,25,28,30,33,34,35,36,37 1.下四分位数Q1 确定四分位数的位置.Qi所在位置=i(n+1)/4,其中i=1,2,3.n表示序列中包含的项数. 根据位置,计算相应的

python信用评分卡建模(附代码,博主录制) https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005214003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share 测试数据结果:用非B4数据 肉毒素-横力 申请金额 是市场价格 平均倍数 4.4 最高16.666 最低0.433 B4状态5.14倍 最高16.666 最低0.4

seaborn 模块 简述 对 matplotlib 模块进行了二次封装, 底层依旧使用还是 matplotlib 的, 但是在此基础上增加了很多的易用性模板, 更加方便使用 引用使用 import seaborn as sns 对比 matplotlib 默认风格 默认风格的方法 - set 主题风格 设置风格 - set_style 可选参数 darkgrid whitegrid dark white ticks white 风格 完全的清亮背景色, 无刻线, 无刻度尺 drak 风格 背景