删除温度异常值python

Ⅰ python怎么实现数据的异常值的处理

异常值也称离群值,具体地说,判断标准依据实际情况,根据业务知识及实际需要而定.
要是一般地说,可以用公式计算：
upper adjacent value = 75th percentile + (75th percentile – 25th percentile) * 1.5
lower adjacent value = 25th percentile – (75th percentile – 25th percentile) * 1.5
翻译过来：
上界=75%分位数+（75%分位数-25%分位数）*1.5
下界=25%分位数- （75%分位数-25%分位数）*1.5
比上界大的,和比下界小的都是异常值.

Ⅱ 异常值处理

异常值处理的常用方法：直接将该条观测删除在SPSS软件里有2种不同的删除方法，整条删除和成对删除。

Gn——格拉布斯检验统计量：

确定检出水平α，查表（见GB4883）得出对应n，α的格拉布斯检验临界值G1-α(n)。

当Gn>G1-α(n),则判断Xn为异常值，否则无异常值。

给出剔除水平α’的G1-α’(n),当当Gn>G1-α’(n)时,Xn为高度异常值，应剔除。

测区混凝土强度标准差：

取检出水平α为5%，剔除水平α’为1%，按双侧情形检验，从附表中查得检出水平α对应格拉布斯检验临界值G0.975,剔除水平α’对应格拉布斯检验临界值G0.995。

若Gn>Gn’，且Gn>G0.975，则判断fn为异常值，否则，判断无异常值；

若Gn>Gn’，且Gn>G0.995，则判断fn为高度异常值，可考虑剔除；

若Gn’>Gn，且Gn’>G0.975，则判断f1为异常值，否则，判断无异常值；

若Gn’>Gn，且Gn’>G0.995，则判断f1为高度异常值，可考虑剔除。

以上内容参考：网络-异常值

Ⅲ 用spss做回归分析中怎样删除异常值

spss没有办法做 要用stata做,用winsor命令,擅长离群值。
SPSS（Statistical Proct and Service Solutions），“统计产品与服务解决方案”软件。最初软件全称为“社会科学统计软件包”（SolutionsStatistical Package for the Social Sciences），但是随着SPSS产品服务领域的扩大和服务深度的增加，SPSS公司已于2000年正式将英文全称更改为“统计产品与服务解决方案”，标志着SPSS的战略方向正在做出重大调整。为IBM公司推出的一系列用于统计学分析运算、数据挖掘、预测分析和决策支持任务的软件产品及相关服务的总称SPSS，有Windows和Mac OS X等版本。

Ⅳ 如何剔除数据中的异常值

剔除数据中的异常值的方法：

一、异常值检测

异常值的检验有很多种方法，最常见的是图示法，也有使用分析方法进行探索。

箱盒图：实验研究时经常使用，非常直观的展示出异常数据。

散点图：研究X和Y的关系时，可直观展示查看是否有异常数据。

描述分析：可通过最大最小值等各类指标大致判断数据是否有异常。

其它：比如结合正态分布图，频数分析等判断是否有异常值。

二、异常值判定

上述已经说明异常值会带来严重的影响，扭曲数据结论等。那么首先需要设定异常值的标准，然后再对其进行处理。异常值的判定标准并不统一，更多是通过人为标准进行设定，SPSSAU提供以下几类判定规则：

1、设置为Null值；此类处理最简单，而且绝大多数情况下均使用此类处理；直接将异常值“干掉”，相当于没有该异常值。如果异常值不多时建议使用此类方法。

2、填补；如果异常值非常多时，则可能需要进行填补设置，SPSSAU共提供平均值，中位数，众数和随机数共四种填补方式。建议使用平均值填补方式。

Ⅳ python异常值处理

如果你用 Python 编程，那么你就无法避开异常，因为异常在这门语言里无处不在。打个比方，当你在脚本执行时按 ctrl+c 退出，解释器就会产生一个 KeyboardInterrupt 异常。而 KeyError、ValueError、TypeError 等更是日常编程里随处可见的老朋友。

异常处理工作由“捕获”和“抛出”两部分组成。“捕获”指的是使用 try ... except 包裹特定语句，妥当的完成错误流程处理。而恰当的使用 raise 主动“抛出”异常，更是优雅代码里必不可少的组成部分。

异常分类

BaseException所有异常的基类
Exception常见错误的基类
ArithmeticError所有数值计算错误的基类
Warning警告的基类

AssertError断言语句（assert）失败
AttributeError尝试访问未知的对象属性
DeprecattionWarning关于被弃用的特征的警告
EOFError用户输入文件末尾标志EOF（Ctrl+d）
FloattingPointError浮点计算错误
FutureWarning关于构造将来语义会有改变的警告
GeneratorExitgenerator.close()方法被调用的时候
ImportError导入模块失败的时候
IndexError索引超出序列的范围
KeyError字典中查找一个不存在的关键字
KeyboardInterrupt用户输入中断键（Ctrl+c）
MemoryError内存溢出（可通过删除对象释放内存）
NamerError尝试访问一个不存在的变量
NotImplementedError尚未实现的方法
OSError操作系统产生的异常（例如打开一个不存在的文件）
OverflowError数值运算超出最大限制
OverflowWarning旧的关于自动提升为长整型（long）的警告
PendingDeprecationWarning关于特征会被遗弃的警告
ReferenceError弱引用（weakreference）试图访问一个已经被垃圾回收机制回收了的对象
RuntimeError一般的运行时错误
RuntimeWarning可疑的运行行为（runtimebehavior）的警告
StopIteration迭代器没有更多的值
SyntaxErrorPython的语法错误
SyntaxWarning可疑的语法的警告
IndentationError缩进错误
TabErrorTab和空格混合使用
SystemErrorPython编译器系统错误
SystemExitPython编译器进程被关闭
TypeError不同类型间的无效操作
UnboundLocalError访问一个未初始化的本地变量（NameError的子类）
UnicodeErrorUnicode相关的错误（ValueError的子类）
UnicodeEncodeErrorUnicode编码时的错误（UnicodeError的子类）
UnicodeDecodeErrorUnicode解码时的错误（UnicodeError的子类）
UserWarning用户代码生成的警告
ValueError传入无效的参数
ZeroDivisionError除数为零

Ⅵ 如何剔除数据中的异常值

剔除数据中的异常值的方法：

箱盒图：实验研究时经常使用，非常直观的展示出异常数据。

散点图：研究X和Y的关系时，可直观展示查看是否有异常数据。

描述分析：可通过最大最小值等各类指标大致判断数据是否有异常。

其它：比如结合正态分布图，频数分析等判断是否有异常值。

定义：

异常值outlier：一组测定值中与平均值的偏差超过两倍标准差的测定值 。与平均值的偏差超过三倍标准差的测定值，称为高度异常的异常值。在处理数据时，应剔除高度异常的异常值。异常值是否剔除，视具体情况而定。

在统计检验时，指定为检出异常值的显着性水平α=0.05，称为检出水平；指定为检出高度异常的异常值的显着性水平α=0.01，称为舍弃水平，又称剔除水平(reject level)。

Ⅶ Python 异常处理总结

什么是异常？

异常即是一个事件，该事件会在程序执行过程中发生，影响了程序的正常执行。一般情况下，在Python无法正常处理程序时就会发生一个异常。

异常是Python对象，表示一个错误。当Python脚本发生异常时我们需要捕获处理它，否则程序会终止执行。

python提供了两个非常重要的功能来处理python程序在运行中出现的异常和错误。你可以使用该功能来调试python程序。

异常处理： 本站Python教程会具体介绍。
断言(Assertions)：本站Python教程会具体介绍。

异常处理

捕捉异常可以使用try/except语句。try/except语句用来检测try语句块中的错误，从而让except语句捕获异常信息并处理。如果你不想在异常发生时结束你的程序，只需在try里捕获它。

语法：

以下为简单的try….except…else的语法：

try的工作原理是，当开始一个try语句后，python就在当前程序的上下文中作标记，这样当异常出现时就可以回到这里，try子句先执行，接下来会发生什么依赖于执行时是否出现异常。

· 如果当try后的语句执行时发生异常，python就跳回到try并执行第一个匹配该异常的except子句，异常处理完毕，控制流就通过整个try语句（除非在处理异常时又引发新的异常）。

· 如果在try后的语句里发生了异常，却没有匹配的except子句，异常将被递交到上层的try，或者到程序的最上层（这样将结束程序，并打印缺省的出错信息）。

· 如果在try子句执行时没有发生异常，python将执行else语句后的语句（如果有else的话），然后控制流通过整个try语句。

实例

下面是简单的例子，它打开一个文件，在该文件中的内容写入内容，且并未发生异常：

以上程序输出结果：

实例

下面是简单的例子，它打开一个文件，在该文件中的内容写入内容，但文件没有写入权限，发生了异常：

以上程序输出结果：

使用except而不带任何异常类型

你可以不带任何异常类型使用except，如下实例：

以上方式try-except语句捕获所有发生的异常。但这不是一个很好的方式，我们不能通过该程序识别出具体的异常信息。因为它捕获所有的异常。

使用except而带多种异常类型

你也可以使用相同的except语句来处理多个异常信息，如下所示：

try-finally 语句

try-finally 语句无论是否发生异常都将执行最后的代码。

实例

如果打开的文件没有可写权限，输出如下所示：

同样的例子也可以写成如下方式：

当在try块中抛出一个异常，立即执行finally块代码。finally块中的所有语句执行后，异常被再次提出，并执行except块代码。参数的内容不同于异常。

异常的参数

一个异常可以带上参数，可作为输出的异常信息参数。你可以通过except语句来捕获异常的参数，如下所示：

变量接收的异常值通常包含在异常的语句中。在元组的表单中变量可以接收一个或者多个值。

元组通常包含错误字符串，错误数字，错误位置。

实例

以下为单个异常的实例：

以上程序执行结果如下：

触发异常

我们可以使用raise语句自己触发异常

raise语法格式如下：

语句中Exception是异常的类型（例如，NameError）参数是一个异常参数值。该参数是可选的，如果不提供，异常的参数是”None”。

最后一个参数是可选的（在实践中很少使用），如果存在，是跟踪异常对象。

实例

一个异常可以是一个字符串，类或对象。 Python的内核提供的异常，大多数都是实例化的类，这是一个类的实例的参数。

定义一个异常非常简单，如下所示：

注意：为了能够捕获异常，”except”语句必须有用相同的异常来抛出类对象或者字符串。

例如我们捕获以上异常，”except”语句如下所示：

用户自定义异常

通过创建一个新的异常类，程序可以命名它们自己的异常。异常应该是典型的继承自Exception类，通过直接或间接的方式。

以下为与RuntimeError相关的实例，实例中创建了一个类，基类为RuntimeError，用于在异常触发时输出更多的信息。

在try语句块中，用户自定义的异常后执行except块语句，变量 e 是用于创建Networkerror类的实例。

在你定义以上类后，你可以触发该异常，如下所示：

来源 | 脚本之家 原文链接：http://www.jb51.net/article/47996.htm

Ⅷ Winsorize数据处理和删除异常值的区别是什么

您好，1、winsorize是用相应分位数的值替代分位数之外的值，而不是删掉，这样可以最大限度的保存数据信息另外，这个跟数据多少没关系。主要是根据已有文献来的，如果别人用winsorize你也要用，否则你的结论和别人的没有可比性。不过就我看来，至少在金融领域，使用winsorize比较普遍，删除异常值的做法越来越少的被使用了。
2、异常值处理，原理大致是将异常值修建成与正常分布最大值or 最小值相同。
eg，如果你的log_size都在20左右，例如在15~20之间区间浮动，有些特别大或特别小的值出现，用winsorize就会把他们变成区间的最大值or最小值。这个“特别大”or“特别小”是你自己可以定义的，如果你认为比20高出10%算作异常值，那么22就会被修改成20，放在样本里。

Ⅸ 测试中的异常数据剔除用什么方法

统计学中剔除异常数据的方法很多，但在检测和测试中经常用的方法有2种：

1-拉依达准则(也称之为3σ准则)：

很简单，就是首先求得n次独立检测结果的实验标准差s和残差，│残差│大于3s的测量值即为异常值删去，然后重新反复计算，将所有异常值剔除。

但这个方法有局限，数据样本必须大于10，一般要求大于50。所以，这个方法现在不常用了，国标里面已经剔除该方法！

2-格拉布斯准则（Grubbs）：

这个方法比较常用，尤其是我们检测领域。

方法也很简单，还是首先求得n次独立检测结果的实验标准差s和残差，│残差│/s的值大于g(n)的测量值即为异常值，可删去；同样重新反复计算之，将所有异常值剔除。

g(n)指临界系数,可直接查表获得. 95%的系数可参见下表：

Ⅹ 如何判定温度列数据中的缺失值和异常值

可以通过数据清洗与整理来判断，具体方法如下：
数据清洗：当发现数据中的缺失与异常值时进行数据处理。
第一步：检查原表——先检查原表是否是同样的数据
第二步：确认问题——检查此数据是如何收集而来，和业务团队确认
第三步：数据清洗——从技术角度评估该数据是否缺失/异常，以及如何进行处理
1、遇到数据缺失时，可以依次思考以下问题：缺失的信息来自于哪个数据表？在原表中它们也是缺失的吗？如果在原表也缺失，那么是否是有收集信息的疏漏？
当判定该数据为缺失值时，往往会通过python等工具进行缺失值填充
数据整理：为了能够进一步进行数据分析，将进行数据整理环节。
1、对数据进行统一的格式化和命名规则处理
2、对某些信息进行重新编码以满足后续分析需求。