1.四分卫间距确定数据范围

numpy.quantile(a, q, axis=None, out=None, overwrite_input=False, method='linear', keepdims=False, *, interpolation=None)[source]

计算指定轴的n分位数

参数q给定指定的几分位数，范围[0,1]

import numpy as np
import pandas as pd
def find_outliers_by_iqr(data: pd.core.series.Series, whis=1.5):
    # outliers 异常值
    # 计算第一个四分位数和第三分位数
    q1, q3 = np.quantile(data, [0.25, 0.75])
    # IQR分位数范围
    iqr = q3 - q1
    # 下限和上限(分别减加范围的1.5倍)
    lower_fence, upper_fence = q1 - iqr * 1.5, q3 + iqr * 1.5
    # 注意这里并不是闭包
    return  data[lower_fence > data | data < upper_fence]

outliers_index = find_outliers_by_iqr(data).index
df.drop(index=outliers_index)
    

2.Z - score判别法判断异常值

x=特定值， μ=平均值， σ=标准偏差

如果特定数据点的 Z 分数值小于 -3 或大于 +3，则 该值为异常值

def find_outliers_by_zscore(data):
    mu, sigma = data.mean(), data.std()
    zscore = (data - mu) / sigma
    return data[np.fabs(zscore) > 3]