Как рассчитать модифицированную оценку Z и IQR для каждого столбца кадра данных - PullRequest
Новая
       37

Как рассчитать модифицированную оценку Z и IQR для каждого столбца кадра данных

1 голос
/ 27 сентября 2019

У меня есть фрейм данных, и я пытаюсь очистить данные перед анализом.

Я отправляю пробные данные, так как мои данные немного сложны. 

A   B	 C	D
30	24	13	41
30	25	14	45
30	27	15	44
30	28	16	43
31	21	12	4
31	2 	17	99
3	89	99	45
78	24	0   43
35	252	12	45
36	23	13	44

Я пытаюсь разобраться с выбросами и пытаюсь рассчитать Модифицированную оценку Z (медиана) и IQR для фильтрации выбросов из данных, чтобы я мог получитьданные о качестве для дальнейшего анализа.

Я хочу рассчитать IQR, а затем Z балл для каждого столбца и отфильтровать выбросы для каждого столбца в фрейме данных.

Я пробовал несколько вещей дотеперь вроде:

IQR: 


for col in df2.columns:
    col = np.array([col])
    q1_a = np.percentile(col, 25)
    q3_a = np.percentile(col, 75)
    iqr1 = q3_a - q1_a
    print(iqr1)

Модифицированная оценка Z: 


for col in df2.columns:
    threshold = 3.5
    col_zscore = col +'_zscore'
    median_y = df[col].median()
    print(median_y)
    median_absolute_deviation_y = (np.abs(df2[col] - median_y)).median()
    print(median_absolute_deviation_y)
    modified_z_scores = 0.7413 *((df2[col] - median_y)/median_absolute_deviation_y)
    print(modified_z_scores)
    df2[col_zscore] = np.abs(modified_z_scores)

df2 = df2[(np.abs(df2[col_zscore]) < 3.5).all(axis=1)]
print(df2)

Но не получается правильный ответ.Функция не применяется к каждому столбцу и в конце создает блок данных моего намерения.Пожалуйста помоги.Спасибо.

Ответы [ 2 ]

1 голос
/ 27 сентября 2019

Использование scipy:

Данные: 

  A    B   C   D
 30   24  13  41
 30   25  14  45
 30   27  15  44
 30   28  16  43
 31   21  12   4
 31    2  17  99
  3   89  99  45
 78   24   0  43
 35  252  12  45
 36   23  13  44

Код:

  • pandas.DataFrame.apply можно использовать для создания столбца (axis=0) или строки (axis=1)мудрые расчеты. 
import pandas as pd
import scipy

df.apply(scipy.stats.iqr)

# output
A    4.0
B    4.5
C    3.5
D    2.0
dtype: float64

df.apply(scipy.stats.zscore)

# output
        A         B         C         D
-0.196943 -0.392191 -0.307452 -0.200009
-0.196943 -0.377930 -0.269495 -0.013954
-0.196943 -0.349407 -0.231538 -0.060468
-0.196943 -0.335145 -0.193581 -0.106981
-0.139019 -0.434976 -0.345409 -1.921013
-0.139019 -0.705944 -0.155624  2.497782
-1.760907  0.534806  2.956852 -0.013954
 2.583435 -0.392191 -0.800893 -0.106981
 0.092679  2.859432 -0.345409 -0.013954
 0.150604 -0.406453 -0.307452 -0.060468

Проверка iqr:

  • df.describe()
  • При визуальном осмотре df.describe() вывод, легко подтвердить результаты преобразования scipy.stats.iqr
df.describe().loc[['25%', '75%']]

# Output
        A      B      C     D
25%  30.0  23.25  12.25  43.0
75%  34.0  27.75  15.75  45.0

df (модифицированный z-счет):

  • A z-score - количество стандартных отклонений от среднего значения точки данных.С технической точки зрения, это мера того, сколько стандартных отклонений ниже или выше среднего значения для населения, это грубая оценка.Z-оценка также известна как стандартная оценка и может быть размещена на кривой нормального распределения. 
import numpy as np

def mod_z(col: pd.Series, thresh: float=3.5) -> pd.Series:
    med_col = col.median()
    med_abs_dev = (np.abs(col - med_col)).median()
    mod_z = 0.7413 * ((col - med_col) / med_abs_dev)
    mod_z = mod_z[np.abs(mod_z) < thresh]
    return np.abs(mod_z)

df_mod_z = df.apply(mod_z)

# Output
      A        B       C       D
 0.7413  0.12355  0.2471  2.2239
 0.7413  0.12355  0.2471  0.7413
 0.7413  0.61775  0.7413  0.0000
 0.7413  0.86485  1.2355  0.7413
 0.7413  0.86485  0.7413     NaN
 0.7413      NaN  1.7297     NaN
    NaN      NaN     NaN  0.7413
    NaN  0.12355     NaN  0.7413
    NaN      NaN  0.7413  0.7413
    NaN  0.37065  0.2471  0.0000

Отфильтрованный исходный кадр данных: 

df_filtered = df[df_mod_z >= 0]
print(df_filtered)

Вывод 

    A     B     C     D
 30.0  24.0  13.0  41.0
 30.0  25.0  14.0  45.0
 30.0  27.0  15.0  44.0
 30.0  28.0  16.0  43.0
 31.0  21.0  12.0   NaN
 31.0   NaN  17.0   NaN
  NaN   NaN   NaN  45.0
  NaN  24.0   NaN  43.0
  NaN   NaN  12.0  45.0
  NaN  23.0  13.0  44.0
1 голос
/ 27 сентября 2019

Для задачи IQR: 

  Weight    Age
0   40      20
1   62      21
2   35      19
3   29      18

Если ваш фрейм данных подобен этому, вы можете рассчитать IQR, используя следующий код. 

for col in df2.columns:
    col_values = df2[col]
    col_values = np.array([col_values])
    q1_a = np.percentile(col_values, 25)
    q3_a = np.percentile(col_values, 75)
    iqr1 = q3_a - q1_a
    print(iqr1)

Если все столбцы данных содержат числовые данныеIQR можно рассчитать с использованием приведенного выше кода, иначе вам нужно сначала кодировать столбцы категориальных данных в числовые.Если вы ожидаете конкретного значения IQR, обратите внимание на параметр numpy процентиль интерполяция .

Для проблемы Z_score: 

df3 = df2
for col in df2.columns:
    threshold = 3.5
    col_zscore = col +'_zscore'
    median_y = df2[col].median()
    print(median_y)
    median_absolute_deviation_y = (np.abs(df2[col]-median_y)).median()
    print(median_absolute_deviation_y)
    modified_z_scores = 0.7413 *((df2[col] - median_y)/median_absolute_deviation_y)
    print(modified_z_scores)
    df2[col_zscore] = np.abs(modified_z_scores)

df2 = df3[(np.abs(df3[col_zscore]) < 3.5)]
print(df2)

Попробуйте с приведенным выше кодом.

...