如何在 IQR 中使用 Pandas 过滤器？

介绍

在数据处理过程中，有时候需要根据一些数据的特征来筛选出一定区间内的数据。这时可以使用基于 IQR（四分位数间距）的 Pandas 过滤器来实现。

IQR

IQR，即 Interquartile Range，是指数据中上四分位数与下四分位数之差。它可以帮助我们理解数据的分布情况，并用于识别异常值。

通过 Pandas，可以方便地计算数据的 IQR 值。代码如下：

import pandas as pd

# 创建一个数据集
data = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10])

# 计算数据的四分位数
q1 = data.quantile(0.25)
q3 = data.quantile(0.75)

# 计算数据的 IQR 值
iqr = q3 - q1

print('Q1:', q1)
print('Q3:', q3)
print('IQR:', iqr)

输出结果为：

Q1: 3.0
Q3: 8.0
IQR: 5.0

Pandas 过滤器

基于 IQR，可以按照数据的分布特征，筛选出一定区间内的数据。例如，可以将小于 Q1-1.5IQR 或大于 Q3+1.5IQR 的数据视为异常值。

在 Pandas 中，可以使用过滤器来筛选数据。过滤器通常是一个布尔向量，用于表示哪些行或列应该被保留或删除。接下来以 DataFrame 为例，演示如何使用 Pandas 过滤器来实现 IQR 筛选。

import pandas as pd

# 创建一个数据集
data = pd.DataFrame({'value': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]})

# 计算数据的四分位数和 IQR 值
q1 = data['value'].quantile(0.25)
q3 = data['value'].quantile(0.75)
iqr = q3 - q1

# 设置过滤器，筛选出非异常值
filter = (data['value'] >= q1 - 1.5 * iqr) & (data['value'] <= q3 + 1.5 * iqr)

# 应用过滤器，保留非异常值
data = data[filter]

print(data)

以上代码将创建一个包含 10 个数据的 DataFrame，并使用 Pandas 计算数据的四分位数和 IQR 值。然后设置一个过滤器，筛选出所有非异常值，并应用到数据中。最后输出结果如下：

   value
0      1
1      2
2      3
3      4
4      5
5      6
6      7
7      8
8      9
9     10

总结

使用 IQR 和 Pandas 过滤器，可以方便地筛选出一定区间内的数据，并且有效地处理数据中的异常值。