機能や代替交換の条件を使用して、外れ値のnumpyの

   Excelは、センサにより得られた生データファイル、その存在を値外れ値の一部として、アレイの形で読み取り、欠落した後、Pyhtonのxlrdモジュールによって読み取られ、ので、numpyの代わりに置き換えた外れ値または状態をその中に使用されます。

1.「ナン」が与えられた値に置き換えられます

import numpy as np

data = np.array([['nan', 1, 2, 3, 4],  # 数据类型为字符串型
                [10, 15, 20, 25, 'nan'],
                ['nan', 5, 8, 10, 20]])
print(data)
# [['nan' '1' '2' '3' '4']
# ['10' '15' '20' '25' 'nan']
# ['nan' '5' '8' '10' '20']]

data[data == 'nan'] = 100  # 将numpy中为'nan'的项替换为 100
print(data)
# [['100' '1' '2' '3' '4']
#  ['10' '15' '20' '25' '100']
#  ['100' '5' '8' '10' '20']]

data = data.astype(float)  # 将数据由字符型转换为浮点型
print(data)
# [[100.   1.   2.   3.   4.]
#  [ 10.  15.  20.  25. 100.]
#  [100.   5.   8.  10.  20.]]

2.あるいはカラム条件

   「基準3、σ」またはボックスプロット異常決意値を使用する場合、典型的には<下に処理し、我々は、条件列を交換する必要があり、上部または値>必要とします。

print(data)
# [[100.   1.   2.   3.   4.]
#  [ 10.  15.  20.  25. 100.]
#  [100.   5.   8.  10.  20.]]

data[:, 1][data[:, 1] < 5] = 5  # 对第2列小于 5 的替换为5
print(data)
# [[100.   5.   2.   3.   4.]
#  [ 10.  15.  20.  25. 100.]
#  [100.   5.   8.  10.  20.]]

data[:, 2][data[:, 2] > 15] = 10  # 对第3列大于 15 的替换为10
print(data)
# [[100.   5.   2.   3.   4.]
#  [ 10.  15.  10.  25. 100.]
#  [100.   5.   8.  10.  20.]]