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Python中運用Winsorize縮尾解決操作工作經(jīng)驗

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　　縮尾解決等同于對信息進行掐頭(尾)去尾,之后再依照相應的方式彌補被剪掉相關(guān)數(shù)據(jù),接下來本文主要是給為大家介紹了有關(guān)Python中運用Winsorize縮尾解決的資料,必須的小伙伴可以參考一下


　　近期搞數(shù)據(jù)信息的時候發(fā)現(xiàn)，縮尾時原來是空字符或是失效系數(shù)的地區(qū)被彌補了數(shù)據(jù)信息。傳統(tǒng)促進會將空字符去除之后再進行縮尾，但是一些不用去除空字符的數(shù)據(jù)必須去除極端值，因此不可以忽略縮尾。結(jié)合自身的操作工作經(jīng)驗做一些記錄：


　　以儲存在Excel中相關(guān)數(shù)據(jù)舉例：


　　from scipy.stats.mstats import winsorize
　　import pandas as pd
　　df=pd.read_excel('Excel.xlsx',engine='openpyxl',header=0)
　　df_list=["a","b","c"]#需要進行縮尾的列名


　　1：直接應用Winsorize，不考慮空值和無效值，縮尾結(jié)果可能導致部分空值被填充數(shù)據(jù)


　　for i in df_list():
　　df<i>=winsorize(df<i>,limits=[0.01,0.01])#對指定列中的連續(xù)數(shù)據(jù)進行1%和99%的縮尾（Winsorize）處理


　　2.1：屏蔽空值和無效值，僅對其他值進行Winsorize處理，縮尾結(jié)果不改變原來的空值和無效值


　　for i in df_list():
　　df<i>=np.where(df<i>.isnull(),np.nan,winsorize(np.ma.masked_invalid(df<i>),limits=(0.01,0.01)))
　　#np.where(condition,x,y),滿足condition是x，否則y
　　#此處判斷是否空值，是的話為空，否的話進行屏蔽空值和無效值的1%和99%縮尾處理


　　2.2：winsorize提供的參數(shù)，但這個方法我沒有成功…僅供參考


　　for i in df_list():
　　df<i>=winsorize(df<i>,limits=[0.01,0.01],nan_policy='omit')

　　

01.png

      3：屏蔽空值和無效值，對所有值進行Winsorize處理，縮尾結(jié)果不改變原來的空值和無效值，與方法2的區(qū)別在于方法3沒有改變需要縮尾的數(shù)據(jù)長度


　　for i in df_list():
　　mask=df<i>.notna()
　　df.loc[mask,i]=winsorize(df<i>.loc[mask],limits=[0.01,0.01])
　　#這個mask就是一個bool index,指示哪些位置上是nan
　　#比如一列數(shù)據(jù)是[1,NaN,2],如果用df['A'].isnan()得到的就是一個[False,True,False]的數(shù)組
　　#這個數(shù)組就是所謂的mask，它可以把dataframe中的特定數(shù)據(jù)挑出來


　　我碰到后續(xù)描述性統(tǒng)計有負無窮值的問題，因而將其替換為空值


　　#如果需要將無窮值換為空值
　　df=df.replace(-np.Inf,np.NaN)


　　總結(jié)


　　到此這篇關(guān)于Python中應用Winsorize縮尾處理的文章就介紹到這了，希望可以給大家?guī)硪欢ǖ膸椭?/p>

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