data1=complete.cases(selectdata) #布林判斷
# true代表1，false代表0
sum(complete.cases(selectdata)) #完整資料200條
sum(!complete.cases(selectdata)) #不完整資料1條
mean(!complete.cases(selectdata)) #缺失比例 1/201
selectdata[!complete.cases(selectdata),] #布林條件篩選
sp=boxplot(selectdata$銷量,boxwex=0.7)
sp$out
title("銷量異常值檢測箱形圖")
xi=1.1
sd.s=sd(selectdata[complete.cases(selectdata),]$銷量)
mn.s=mean(selectdata[complete.cases(selectdata),]$銷量)
points(xi,mn.s,col='red',pch=19)
arrows(xi,mn.s-sd.s,xi,mn.s+sd.s,code = 3,col = 'pink',angle = 60,length = .1)
text(rep(c(1.05,0.95),length(sp$out)/2),sp$out,sp$out,col = 'green')
第一步檢測資料缺失情況，利用complete.case()函式
第二步篩選完整資料作箱型圖，判斷異常值
這裡用到第二種
各引數含義：
x資料range 須從盒子伸出多遠
width 箱體寬度
varwidth : 邏輯值，控制箱體的寬度， 只有圖中有多個箱體時才發揮作用，預設為false
notch:中位值處切口邏輯值
names:分組標籤
border：箱體中線條顏色
pars:比例係數
輸出值
conf:切口的上下
out：須兩端外的值
k用於計算區域性離群因子的鄰域數
stl()
時間序列的季節分解
異常值檢測（Outlier Detection）
什麼是異常值？對於定性變數來說，異常值是出現次數非常少的類別 對於定量變數來說，異常值是明顯大於或小於其他觀測值的數值。異常值產生的原因 a.人為錯誤 在資料收集，記錄或輸入過程中導致的錯誤。c.實驗誤差 d.資料處理錯誤 某些操作或提取錯誤。e.抽樣錯誤 f.自然異常值 不是人為的 由於錯誤 導致...
對Dataframe中異常值檢測求助
工程中檢測很多個閥門的開關，並且按照時間順序對閥門進行排序。剛用python，純小白，還請大家不吝賜教 挑選出閥門開 關的電訊號，並選擇他相對應的時間，然後將所有的時間排序，因此能看出按照時間順序的開關順序。現在主要是想通過pandas裡的dataframe來處理資料,csv的資料如圖，第一列就是時...
常用異常值檢測方法
方法 1 均方差 在統計學中，如果乙個資料分布近似正態，那麼大約 68 的資料值會在均值的乙個標準差範圍內，大約 95 會在兩個標準差範圍內，大約 99.7 會在三個標準差範圍內。方法 2 箱形圖 箱形圖是數字資料通過其四分位數形成的圖形化描述。這是一種非常簡單但有效的視覺化離群點的方法。考慮把上下...