136、pandas操作——异常值和排列

检测和过滤异常值

异常值（outlier）的过滤或变换运算在很大程度上其实就是数组运算。

下面是一组检测4个焊脚高度的数据： 0.png 读取数据，并找出P12这一列中绝对值大小超过0.3的值： 1.png 使用any方法，选出全部“超过0.1或-0.1的值”的行，其中any(1)是把一行中只要有一个数据满足超过-0.1或0.1的值，即把这一行的数据提取出来： 2.png 将数据的范围限制在-0.1到0.1以内，其中np.sign()返回一个由1和-1组成的数组，表示原始值的符号： 3.png

排列和随机采样

利用numpy.random.permutation函数实现对Series或DataFrame的列的随机重排序。 通过需要排列的轴的长度调用permutation，可产生一个表示新顺序的整数列表： 21.png 使用take函数按照列表进行排序： 22.png 从permutation返回的数组中切下前k个元素，其中k为期望的子集大小： 23.png 通过np.random.randint得到一组随机整数，使用替换的方式产生样品： 24.png

源码：

# coding: utf-8

# ### 检测和过滤异常值

# In[1]:

import numpy as np
from pandas import Series,DataFrame
import pandas as pd


# In[2]:

# 读取数据
exl_file = 'D:\\Python\\notebook\\B403 USB.xlsx'
data = pd.read_excel(exl_file)
data.describe()


# In[3]:

# 找出某列中绝对值大小超过0.3的值
col = data['P12']
col[np.abs(col) > 0.1]


# In[4]:

# 使用any方法，选出全部“超过0.1或-0.1的值”的行
data[(np.abs(data) > 0.1).any(1)]


# In[5]:

'''
将数据的范围限制在-0.1到0.1以内，
其中np.sign()返回一个由1和-1组成的数组，表示原始值的符号
'''
data[np.abs(data) > 0.1] = np.sign(data) * 0.1
data.describe()


# ### 排列和随机采样

# In[6]:

df = DataFrame(np.arange(5 * 4).reshape(5,4))
print(df)


# In[7]:

# 调用permutation产生一个表示新顺序的整数列表
sampler = np.random.permutation(5)
print(sampler)


# In[8]:

# 使用take函数按照列表进行排序
df.take(sampler)


# In[9]:

df.take(np.random.permutation(len(df))[:3])


# In[10]:

bag = np.array([5,7,-1,6,4])
sampler = np.random.randint(0,len(bag),size=10)
print(sampler)


# In[11]:

draws = bag.take(sampler)
print(draws)