Вменяя выбросы в таблицу после их идентификации - PullRequest
Новая
       22

Вменяя выбросы в таблицу после их идентификации

0 голосов
/ 22 ноября 2018

Я написал функцию, используя эту статью (http://www.questionflow.org/2017/12/26/combined-outlier-detection-with-dplyr-and-ruler/) Я нашел в Интернете, что помечает любые выбросы в моей таблице на основе того, что они находятся за пределами порога z-показателя или вне 1,5 * IQR. Я хочуулучшите мою функцию, добавив «вменяемый» аргумент, который может быть установлен как среднее значение, медиана или режим (или ни одного, в этом случае вывод - просто таблица логических элементов), который установит значения, помеченные как входной аргументдля этого столбца. Как я могу сделать это? Мой код до сих пор: 

# Detecting outliers based on two outlier metrics (3 out of z-score or 1.5 out of IQR)
# Defining the functions to detect outliers
isnt_out_z <- function(x, thres = 3, na.rm = TRUE) {
  abs(x - mean(x, na.rm = na.rm)) <= thres * sd(x, na.rm = na.rm)
}

isnt_out_IQR <- function(x, k = 1.5, na.rm = TRUE) {
  quar <- quantile(x, probs = c(0.25, 0.75), na.rm = na.rm)
  iqr <- diff(quar)
  (quar[1] - k * iqr <= x) & (x <= quar[2] + k * iqr)
}

# Column-based non-outlier rows: row is not an outlier based on some column if it doesn't contain outlier (computed based on target column) on the intersection with that column

## Useable functions
find_Outliers <- function(data, method = 'z', impute = none) {
  if (method == 'z') {
    data %>%
      transmute_if(is.numeric, isnt_out_z)
  } else {
    data %>%
      transmute_if(is.numeric, isnt_out_IQR)
  }
}
...