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在Python中，我們可以使用各種方法來移除異常值，以下是一些常見的方法：

1、Zscore方法：這種方法是通過計算每個數(shù)據(jù)點(diǎn)與平均值的距離（以標(biāo)準(zhǔn)差為單位）來確定是否為異常值，如果這個距離大于某個閾值（例如3），那么我們就可以認(rèn)為這個數(shù)據(jù)點(diǎn)是異常值。

2、IQR方法：這種方法是通過計算數(shù)據(jù)的四分位數(shù)范圍（IQR = Q3 Q1）來確定異常值，任何低于Q1 1.5 * IQR或高于Q3 + 1.5 * IQR的數(shù)據(jù)點(diǎn)都被認(rèn)為是異常值。

3、基于模型的方法：這種方法是通過擬合一個模型（例如線性回歸、決策樹等）來預(yù)測數(shù)據(jù)點(diǎn)的值，然后比較實(shí)際值和預(yù)測值的差異來確定異常值。

以下是使用Zscore方法移除異常值的Python代碼示例：

import numpy as np
from scipy import stats
假設(shè)我們有以下數(shù)據(jù)
data = [1, 2, 2, 2, 3, 1, 1, 15, 2, 2, 2, 3, 1, 1, 15, 2, 2, 2]
計算平均值和標(biāo)準(zhǔn)差
mean = np.mean(data)
std_dev = np.std(data)
計算Zscore
z_scores = [(x mean) / std_dev for x in data]
定義一個閾值，超過這個閾值的數(shù)據(jù)點(diǎn)將被視為異常值
threshold = 3
移除異常值
filtered_data = [x for x, z in zip(data, z_scores) if abs(z) <= threshold]
print(filtered_data)

在這個例子中，我們首先計算了數(shù)據(jù)的平均值和標(biāo)準(zhǔn)差，然后計算了每個數(shù)據(jù)點(diǎn)的Zscore，我們定義了一個閾值，并移除了所有Zscore絕對值大于這個閾值的數(shù)據(jù)點(diǎn)。

文章名稱：python如何移除異常值
文章地址：http://m.fisionsoft.com.cn/article/cdsieoc.html