python数据异常值处理
在Python中处理异常值的方法主要有以下几种：
1. 删除：这是最简单的处理异常值的方法，可以直接删除检测到的异常值。例如，可以使用3σ法则或封顶方法，将95%分位以外的数据视为异常值并删除。
2. 数据转换：通过对数据进行转换，可以减轻或消除异常值的影响。常见的转换方式包括取对数、平方根等，一些不好的数据分布形态在进行数据转换后可能会有所改善。
3. 分桶：数据分桶可以把数据进行离散化，消除个别异常值的影响。离散后的特征对异常值更具鲁棒性。
4. 填充：在某些情况下，可以对异常值进行填充。在填充之前需要知道异常值是自然形成还是人为造成的，若是人为造成，则可以进行填充。填充方法不固定，如众数、中位数、预测、插值等等。
5. 基于模型检测：这种方法会构建一个概率分布模型，并计算对象符合该模型的概率，把具有低概率的对象视为异常点。如果模型是簇的集合，则异常是不显著属于任何簇的对象；如果模型是回归时，异常是相对远离预测值的对象。
以上是常用的异常值处理方法，但并非所有的异常值都需要处理，需要根据具体情况选择合适的方法。
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