问题2:如何选择局部Z-score归一化? 解决方法:局部Z-score归一化通常用于时间序列数据或具有空间依赖性的数据。可以使用滑动窗口方法计算每个样本的局部均值和标准差。 代码语言:txt 复制 from scipy.stats import zscore # 定义滑动窗口大小 window_size = 3 # 计算局部Z-score归一化 df_normalized = df.rol...
我用Python为outlier dedesection编写了一个代码。我使用z-score方法来实现这一点。你可以在下面看到我的数据和代码。data =[5,10,15,20,25,30,36,22] data.append(180) data = pd.DataFrame(data, columns = ["Data"]) z = np.abs(stats.zscore(data)) print(z) print(np.where( z > 1.5)) ...
df_sales = pd.DataFrame(sales_data, columns=['Sales']) # 计算Z-Score z_scores = stats.zscore(df_sales['Sales']) # 设定阈值,通常情况下,|Z| > 3 表示异常值 threshold = 3 # 标记异常值 outliers = np.where(np.abs(z_scores) > threshold) # 打印异常值 print("Original outliers:") p...
通过计算z- scores修复pandas中的异常值 、、、 from scipy import stats df = pd.DataFrame({'col1' : [1,2,5,8,4,9,3,800,600, np.nan, np.nan]}) 我想计算z-score来检测异常值,并用平均值替换行。 浏览15提问于2021-09-16得票数0 ...
20和一个函数from scipy import stats z = np.abs(stats.zscore(x)) return z,c 我试图借助函数输出和熊猫转换方法在dataframe中创建两个列。df['zscore'], df['label'] = a.groupby( 浏览1提问于2019-03-08得票数 1 回答已采纳 2回答 如何使用统计模型获得多元线性回归的标准化(Beta)系数 、、...