판다스 데이터프레임에서 이상치 감지 및 제외하기

제가 가진 판다스 데이터 프레임에는 몇 개의 열이 있습니다.

이제 나는 특정 열 값에 따라 특정 행이 이상치임을 알고 있습니다.

예를 들면

'Vol' 열에는 모두 12xx 주변의 값이 있으며 하나의 값은 4000 (이상치)입니다.

지금 Vol 열이 있는 행들을 제외하고 싶습니다.

그래서, 기본적으로 데이터 프레임에 필터를 적용하여 특정 열의 값이 평균에서 3 표준 편차 내에 있는 경우 모든 행을 선택해야합니다.

이것을 우아하게 달성하는 방법은 무엇인가요?

답변 1

최소한 하나의 열에서 이상치가 있는 모든 행 제거

데이터프레임에 여러 열이 있고, 적어도 한 열에 이상치가 있는 모든 행을 제거하려면, 다음 표현식을 사용하여 한 번에 수행할 수 있습니다:

import pandas as pd

import numpy as np

from scipy import stats

df = pd.DataFrame(np.random.randn(100, 3))

df[(np.abs(stats.zscore(df)) < 3).all(axis=1)]

설명:

각 열에 대해, 열 평균과 표준 편차에 상대적으로 각 값의 Z 점수를 먼저 계산합니다.

그러면 방향은 중요하지 않고 임계치 아래인지 여부만 중요하기 때문에 절대 Z-점수를 사용합니다.

all(axis=1)는 각 행에서 모든 열이 제약 조건을 만족하는지 확인합니다.

마지막으로, 이 조건의 결과는 데이터프레임을 인덱싱하는 데 사용됩니다.

단일 열을 기준으로 다른 열 필터링하기

zscore과(와) df[0]에 대해 열을 지정하고, .all(axis=1)를 제거하세요.

df[(np.abs(stats.zscore(df[0])) < 3)]

답변 2

팬더스 데이터프레임에서 이상치 감지 및 제외 방법

이상치는 데이터 분석에서 가장 많이 다루는 주제 중 하나입니다. 이상치는 다른 데이터 값들과 매우 다른 값을 가진 데이터 포인트를 나타냅니다. 따라서, 이상치를 포함한 데이터는 분석 결과에 영향을 미칠 수 있으며, 항상 이를 감지하고 제외하는 것이 좋습니다. 이번 글에서는 데이터프레임에서 이상치를 감지 및 제외하는 방법을 알아보도록 하겠습니다.

Pandas는 데이터 분석에 매우 유용한 파이썬 라이브러리입니다. 데이터프레임은 Pandas의 가장 핵심적인 데이터 구조 중 하나로, 열과 행으로 된 2차원 배열로 이루어져 있습니다. 이러한 데이터프레임에서 이상치를 감지하기 위해서는 먼저 각 열의 이상치(Outliers)를 확인해야 합니다.

1. Z-Score를 이용한 이상치 제외

Z-Score는 어떤 데이터가 평균값에서 어느 정도 떨어져 있는지를 나타내는 정규화된 값을 의미합니다. Z-Score 값을 계산하여 경계 값 이상의 것들을 제외할 수 있습니다. 이를 이용한 이상치 제외 방법은 다음과 같습니다.

```python

from scipy import stats

import numpy as np

# 예시 데이터

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8], 'B': [4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 100]})

# Z-Score 계산

z = np.abs(stats.zscore(df))

# 경계 값 설정

threshold = 3

# 경계 값 이상의 데이터를 제외한 데이터프레임 출력

df = df[(z < threshold).all(axis=1)]

```

예시 데이터에서, B 열에 있는 100이라는 값은 경계 값 이상으로 판단이 되어 제외되었습니다.

2. IQR(Interquartile Range)를 이용한 이상치 제외

IQR은 데이터의 중간값에서 제1사분위와 제3사분위까지의 거리를 의미합니다. 이러한 IQR 값을 이용하여 경계 값 이상의 데이터를 제외할 수 있습니다. 이를 이용한 이상치 제외 방법은 다음과 같습니다.

```python

import numpy as np

# 예시 데이터

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8], 'B': [4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 100]})

# 경계 값 설정

Q1 = df.quantile(0.25)

Q3 = df.quantile(0.75)

IQR = Q3 - Q1

threshold = Q3 + 1.5 * IQR

# 경계 값 이상의 데이터를 제외한 데이터프레임 출력

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

```

예시 데이터에서, B 열에 있는 100이라는 값은 경계 값 이상으로 판단이 되어 제외되었습니다.

이상치는 분석 결과에 영향을 미칠 수 있는 중요한 이슈입니다. 만약 이상치를 제외하지 않으면, 분석 결과는 왜곡될 가능성이 큽니다. 따라서 데이터프레임에서 이상치를 감지하고 제외하는 작업은 데이터 분석 작업에서 매우 중요한 부분이라고 할 수 있습니다.