在Python Pandas中,可以使用条件语句和方法来删除列中的异常值,并将其替换为先前的值。下面是实现这个目标的步骤:
import pandas as pd
import numpy as np
data = {'A': [1, 2, 3, np.nan, 5, 6, 7, 8, 9, 10]}
df = pd.DataFrame(data)
df['A'] = df['A'].fillna(method='ffill')
这将使用先前的非空值替换NaN值。
threshold = 3
mean = df['A'].mean()
std = df['A'].std()
df['A'] = np.where((df['A'] > mean + threshold * std) | (df['A'] < mean - threshold * std), df['A'].shift(1), df['A'])
这将将大于(均值+3倍标准差)或小于(均值-3倍标准差)阈值的值替换为先前的值。
完整的代码示例如下:
import pandas as pd
import numpy as np
data = {'A': [1, 2, 3, np.nan, 5, 6, 7, 8, 9, 10]}
df = pd.DataFrame(data)
df['A'] = df['A'].fillna(method='ffill')
threshold = 3
mean = df['A'].mean()
std = df['A'].std()
df['A'] = np.where((df['A'] > mean + threshold * std) | (df['A'] < mean - threshold * std), df['A'].shift(1), df['A'])
print(df)
以上代码将删除列中的异常值,并将其替换为先前的值。
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