今天小编就为大家分享一篇使用pandas的box_plot去除异常值，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

该函数接受一个向量或矩阵，并使用 Thopson's Tau 方法检测向量/矩阵中的离群值，该方法基于每个记录与整个向量/矩阵的平均值的绝对偏差，并用 NaN 填充离群值返回的输出。 输入向量 (m) 或矩阵 (m*n) 中的记录数与输入向量/矩阵的标准偏差 (std) 相对应的 Thompson Tau 值的大小是决定是否有任何记录在离群值。 去除每个异常值后，再次计算平均值、标准差和汤普森 Tau (tau*std) 的大小。 如果输入是矩阵，它将在检测异常值之前转换为向量，但是，输出将是一个与输入具有相同 m*n 维的矩阵。 异常值的索引也将被返回，如果输入是一个向量，索引向量也将是一个向量，但是，如果输入是一个矩阵，异常值索引将在显示 i,j 的两列矩阵中返回异常值的索引（见下面的例子）。 --输入： X0：包含异常值的输入向量或矩阵num_outliers: 应该从输入向量/矩

# 这里我包装了一个异常值处理的代码，可以随便调用。 def outliers_proc(data, col_name, scale=3): """ 用于清洗异常值，默认用 box_plot（scale=3）进行清洗 :param data: 接收 pandas 数据格式 :param col_name: pandas 列名 :param scale: 尺度 :return: """ def box_plot_outliers(data_ser, box_scale): """ 利用箱线图去除异常值

hampel滤波器去除异常值的matlab实现，在信号数据预处理常用。我是用于处理csi数据。输入一个csi矩阵，直接调用即可。

数据预处理中去除异常值的程序，matlab写的。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。