Python中运用Winsorize缩尾解决操作工作经验

89542767 发布于2022-12-21 16:24 / 781人阅读

　　缩尾解决等同于对信息进行掐头(尾)去尾,之后再依照相应的方式弥补被剪掉相关数据,接下来本文主要是给为大家介绍了有关Python中运用Winsorize缩尾解决的资料,必须的小伙伴可以参考一下

　　近期搞数据信息的时候发现，缩尾时原来是空字符或是失效系数的地区被弥补了数据信息。传统促进会将空字符去除之后再进行缩尾，但是一些不用去除空字符的数据必须去除极端值，因此不可以忽略缩尾。结合自身的操作工作经验做一些记录：

　　以储存在Excel中相关数据举例：

　　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"]#需要进行缩尾的列名

　　1：直接应用Winsorize，不考虑空值和无效值，缩尾结果可能导致部分空值被填充数据

　　for i in df_list():
　　df&lt;i&gt;=winsorize(df&lt;i&gt;,limits=[0.01,0.01])#对指定列中的连续数据进行1%和99%的缩尾（Winsorize）处理

　　2.1：屏蔽空值和无效值，仅对其他值进行Winsorize处理，缩尾结果不改变原来的空值和无效值

　　for i in df_list():
　　df&lt;i&gt;=np.where(df&lt;i&gt;.isnull(),np.nan,winsorize(np.ma.masked_invalid(df&lt;i&gt;),limits=(0.01,0.01)))
　　#np.where(condition,x,y),满足condition是x，否则y
　　#此处判断是否空值，是的话为空，否的话进行屏蔽空值和无效值的1%和99%缩尾处理

　　2.2：winsorize提供的参数，但这个方法我没有成功…仅供参考

　　for i in df_list():
　　df&lt;i&gt;=winsorize(df&lt;i&gt;,limits=[0.01,0.01],nan_policy='omit')

3：屏蔽空值和无效值，对所有值进行Winsorize处理，缩尾结果不改变原来的空值和无效值，与方法2的区别在于方法3没有改变需要缩尾的数据长度

　　for i in df_list():
　　mask=df&lt;i&gt;.notna()
　　df.loc[mask,i]=winsorize(df&lt;i&gt;.loc[mask],limits=[0.01,0.01])
　　#这个mask就是一个bool index,指示哪些位置上是nan
　　#比如一列数据是[1,NaN,2],如果用df['A'].isnan()得到的就是一个[False,True,False]的数组
　　#这个数组就是所谓的mask，它可以把dataframe中的特定数据挑出来

　　我碰到后续描述性统计有负无穷值的问题，因而将其替换为空值

　　#如果需要将无穷值换为空值
　　df=df.replace(-np.Inf,np.NaN)

　　总结

　　到此这篇关于Python中应用Winsorize缩尾处理的文章就介绍到这了，希望可以给大家带来一定的帮助。

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