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Python實現(xiàn)非正太分布的異常值檢測方式

 更新時間：2019年12月09日 14:45:31   作者：J小白Y  
今天小編就為大家分享一篇Python實現(xiàn)非正太分布的異常值檢測方式，具有很好的參考價值，希望對大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧

工作中，我們經(jīng)常會遇到數(shù)據(jù)異常，比如說瀏覽量突增猛降，交易量突增猛降，但是這些數(shù)據(jù)又不是符合正太分布的，如果用幾倍西格瑪就不合適，那么我們?nèi)绾蝸砼袛噙@些變化是否在合理的范圍呢？

小白查閱一些資料后，發(fā)現(xiàn)可以用箱形圖，具體描述如下：

箱形圖（英文：Box plot），又稱為盒須圖、盒式圖、盒狀圖或箱線圖，是一種用作顯示一組數(shù)據(jù)分散情況資料的統(tǒng)計圖。因型狀如箱子而得名。箱形圖最大的優(yōu)點就是不受異常值的影響，能夠準確穩(wěn)定地描繪出數(shù)據(jù)的離散分布情況，同時也利于數(shù)據(jù)的清洗。

異常值可以設(shè)置為上四分位數(shù)的1.25倍，也可以設(shè)置為1.5倍，具體的要通過實驗可得。

1、下四分位數(shù)Q1

（1）確定四分位數(shù)的位置。Qi所在位置=i（n+1）/4，其中i=1，2，3。n表示序列中包含的項數(shù)。

（2）根據(jù)位置，計算相應(yīng)的四分位數(shù)。

例中：Q1所在的位置=（14+1）/4=3.75，Q1=0.25×第三項+0.75×第四項=0.25×17+0.75×19=18.5；

2、中位數(shù)（第二個四分位數(shù)）Q2中位數(shù)，即一組數(shù)由小到大排列處于中間位置的數(shù)。若序列數(shù)為偶數(shù)個，該組的中位數(shù)為中間兩個數(shù)的平均數(shù)。

例中：Q2所在的位置=2（14+1）/4=7.5，Q2=0.5×第七項+0.5×第八項=0.5×25+0.5×28=26.5

3、上四分位數(shù)Q3計算方法同下四分位數(shù)。

例中：Q3所在的位置=3（14+1）/4=11.25，Q3=0.75×第十一項+0.25×第十二項=0.75×34+0.25×35=34.25。

4、上限上限是非異常范圍內(nèi)的最大值。

首先要知道什么是四分位距如何計算的？四分位距IQR=Q3-Q1，那么上限=Q3+1.5IQR5、下限下限是非異常范圍內(nèi)的最小值。下限=Q1-1.5IQR

我這里是使用上四分位數(shù)的1.5倍作為上限，下四分位數(shù)的1.5倍作為下限。

這里是拿歷史一個月每天的產(chǎn)量和間夜量作為參考，統(tǒng)計出歷史的箱線圖的各個指標，然后將要比較的數(shù)據(jù)，來進行循環(huán)判斷，若超過上限/下限那么拋出1和0.

# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Tue Apr 30 10:52:37 2019
@author: chen_lib
"""
 
import pandas as pd
catering_sale = 'D:/Users/chen_lib/Desktop/ceshi.csv' #讀取歷史數(shù)據(jù)
datax = pd.read_csv(catering_sale) #讀取數(shù)據(jù)
#取出不是昨天的數(shù)據(jù)
data = datax.loc[datax['orderdate'] != datetime][:]
'''
import time
## yyyy-mm-dd格式
print (time.strftime("%Y-%m-%d"))
'''
#時間減一天
import datetime
datetime = (datetime.datetime.now()+datetime.timedelta(days=-1)).strftime("%Y-%m-%d")
 
 
#保存基本統(tǒng)計量，將常見的統(tǒng)計信息保存為數(shù)據(jù)框
statistics = data.describe() 
#添加行標簽 計算出每個指標的上線下線和四分位間距
statistics.loc['IQR'] = statistics.loc['75%']-statistics.loc['25%'] #四分位數(shù)間距
statistics.loc['UP'] = statistics.loc['75%'] + 1.5*statistics.loc['IQR'] #上限
statistics.loc['DAWN'] = statistics.loc['25%'] - 1.5*statistics.loc['IQR']#下限
#取出data的列名
columns = data.columns.values.tolist()
 
 
'''取出要比較的數(shù)值,放在統(tǒng)計信息表'''
a = data.loc[data['orderdate'] == datetime][columns[1]]#取出第一列
b = data.loc[data['orderdate'] == datetime][columns[2]]#取出第二列
statistics.loc['res'] = [a[1],b[1]]#取出需要比較的當天的數(shù)據(jù) 放入統(tǒng)計信息中
  
 
'''循環(huán)取出結(jié)果是否滿足要求''' 
ret = [] 
for i in range(2):
  res = statistics.loc['res'][i]
  max = statistics.loc['UP'][columns[i+1]]#最大值
  min = statistics.loc['DAWN'][columns[i+1]]#最小值
  '''
  #重建三個值的索引，以便比較大小
  res.index = ['ordernum']
  max.index = max['ordernum']
  min.index = min['ordernum']
  #判斷異常值，若大于最大值或者小于最小值則拋出結(jié)果為1
  '''
  result1 = res>max
  result2 = res<min
  if result1 =='False' or result2 == 'False':
    ret.append([columns[i+1],1])
  else: 
    ret.append([columns[i+1],0])
  df = pd.DataFrame(ret)
  
	#將文件寫入excel表中
df.to_excel("d:/Users/chen_lib/Desktop/ceshi.xlsx",sheet_name="total",index=False,header=False)

以上這篇Python實現(xiàn)非正太分布的異常值檢測方式就是小編分享給大家的全部內(nèi)容了，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持腳本之家。

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