在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析的時(shí)候除了有缺失值之外，還可能遇到異常值和重復(fù)值。

#### 異常值

異常值：

> 偏離正常范圍的值，不是錯(cuò)誤值。
> 出現(xiàn)的頻率很低，但是會(huì)對(duì)數(shù)據(jù)分析造成偏差

常采用蓋帽法或者數(shù)據(jù)離散化進(jìn)行處理

**1、異常值的判斷**

也叫n個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差法，**均值±n個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差內(nèi)的數(shù)據(jù)叫做正常值**，一般為2-3個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差

計(jì)算均值和標(biāo)準(zhǔn)差

```
import numpy as np
import pandas as pd

data = pd.read_excel('university.xlsx')
jz = data['報(bào)名人數(shù)'].mean()
print(jz)
bzc = data['報(bào)名人數(shù)'].std()
print(bzc)
```

結(jié)果：

> ```
> 1525.2222222222222
> 4975.899109579891
> ```

搭配any()，查看是否有超過(guò)上下限的數(shù)據(jù)，這種數(shù)據(jù)為異常值

```
top = data['報(bào)名人數(shù)'].mean() + 2 * data['報(bào)名人數(shù)'].std()
bottom = data['報(bào)名人數(shù)'].mean() - 2 * data['報(bào)名人數(shù)'].std()
```

結(jié)果：

> ```
> 11477.020441382005
> -8426.57599693756
> ```

是否有超過(guò)下限的情況

```
any(data.報(bào)名人數(shù) < bottom) # 結(jié)果：False
```

是否有超過(guò)上限的情況

```
any(data.報(bào)名人數(shù) > top) # 結(jié)果： True
```

查看【報(bào)名人數(shù)】為正常值的數(shù)據(jù)

```
data[data['報(bào)名人數(shù)'].between(bottom,top)]
```

可以看出少了索引為4和12的數(shù)據(jù)，該數(shù)據(jù)報(bào)名人數(shù)分別為17388和20000，超出上限11477.020441382005

也可以畫個(gè)直方圖看一下數(shù)據(jù)的分布情況，感受一下：

```
data.報(bào)名人數(shù).plot(kind ='hist')
```

**箱線法**

> 上四分位數(shù)：取3/4位置的數(shù)
> 下四分位數(shù)：取1/4位置的數(shù)
> 分位差 = 上四分位數(shù)- 下四分位數(shù)
>
> 上界 = 上四分位數(shù) + 1.5*分位差
> 下界= 下四分位數(shù) - 1.5*分位差

**上界 、下界范圍之內(nèi)的數(shù)據(jù)叫做正常值，范圍之外的叫做異常值。**

```
# 下四分位數(shù)
Q1 = data.報(bào)名人數(shù).quantile(0.25)
print(Q1)
# 上四分位數(shù)
Q3 =data.報(bào)名人數(shù).quantile(0.75)
print(Q3)
# 分位差
IQR = Q3 - Q1
print(IQR)
# 上界
print(Q3 + 1.5 * IQR)
# 下界
print(Q1 - 1.5 * IQR)
# 是否有超出上界的數(shù)據(jù)
print(any(data.報(bào)名人數(shù) > Q3 + 1.5 * IQR))
# 是否有低于下界的數(shù)據(jù)
print(any(data.報(bào)名人數(shù) < Q1 - 1.5 * IQR))
```

結(jié)果：

> ```
> 134.5
> 206.5
> 72.0
> 314.5
> 26.5
> True
> True
> ```

箱線圖看一下：

```
data.報(bào)名人數(shù).plot(kind = 'box')
```

說(shuō)明有超出上限和下限的值

**2、異常值的處理**

方法一：

> 用小于上限最大值去替換超出上限的異常值
> 用大于下限最小值去替換低于下限的異常值

數(shù)據(jù)準(zhǔn)備：
（新增一列【new_報(bào)名人數(shù)】數(shù)據(jù)，是為了替換異常值后做對(duì)比）

```
data['new_報(bào)名人數(shù)'] = data['報(bào)名人數(shù)']
```

計(jì)算小于上限的最大值，作為替換值

```
# 計(jì)算小于上限的最大值，作為替換值
UL = Q3 + 1.5 * IQR
# 低于上限的最大值
replace_value = data.new_報(bào)名人數(shù)[data.new_報(bào)名人數(shù) < UL].max()
# 用替換值替換超出上限的數(shù)據(jù)：
data.loc[data.new_報(bào)名人數(shù)>UL,'new_報(bào)名人數(shù)'] = replace_value
data
```

最終：

方法二：

> 低于百分之一分位數(shù)的數(shù)據(jù)用百分之一分位數(shù)替換
> 高于百分之九十九分位數(shù)的數(shù)據(jù)用百分之九十九分位數(shù)替換

計(jì)算百分之一分位數(shù)、百分之九十九分位數(shù)

```
# 百分之一分位數(shù)
P1=data.new_報(bào)名人數(shù).quantile(0.01)

# 百分之九十九分位數(shù)
P99=data.new_報(bào)名人數(shù).quantile(0.99)

```

進(jìn)行替換

```
data.loc[data['new_報(bào)名人數(shù)']>P99,'new_報(bào)名人數(shù)'] = P99

data.loc[data['new_報(bào)名人數(shù)']<P1,'new_報(bào)名人數(shù)'] = P1
```

#### 重復(fù)值

一般保留第一條重復(fù)數(shù)據(jù)，對(duì)其他重復(fù)數(shù)據(jù)進(jìn)行移除。

> `判斷重復(fù)值 df.duplicated`
>
> df.duplicated(subset=None, keep='first')
>
> 參數(shù)說(shuō)明：
> subset：列標(biāo)簽，默認(rèn)使用所有列，若只考慮用某些列來(lái)識(shí)別重復(fù)項(xiàng)，可指定列
> keep，默認(rèn)first,保留重復(fù)值的第一項(xiàng)，也可以指定last,保留最后一項(xiàng)重復(fù)值數(shù)據(jù)
>
> 返回的是一個(gè)視圖

```
data.duplicated()
```

True為重復(fù)數(shù)據(jù)

取出重復(fù)值

```
data[data.duplicated()]
```

結(jié)果：

按照指定列判斷重復(fù)數(shù)據(jù)

```
data[data.duplicated(subset=['學(xué)院','報(bào)名人數(shù)'])]
```

**`刪除重復(fù)數(shù)據(jù) df.drop_duplicates`**

一般有重復(fù)數(shù)據(jù)后可以刪除

> df.drop_duplicates(subset=None, keep='first', inplace=False)
>
> subset：默認(rèn)全部列，可以指定特定列來(lái)判斷重復(fù)數(shù)據(jù)
> keep：保留重復(fù)數(shù)據(jù)的第一條數(shù)據(jù)
> inplace：是否就地操作，默認(rèn)False,返回一個(gè)視圖
> True,就地操作，直接在原數(shù)組數(shù)據(jù)上刪除重復(fù)值

```
data.drop_duplicates(inplace=True)
data
```

刪除后無(wú)重復(fù)數(shù)據(jù)。