深入分析异常值在数据分析中的重要性及应对策略-3.

3.1 删除异常值

数据删除是最直观的方法，但在删除之前需要确保这些异常值不是由于数据输入错误或者包含了重要信息。

# 使用Python删除异常值
data_cleaned = data[~outliers]

3.2 修正异常值

• 替换为中位数或平均值： 将异常值替换为整个数据集的中位数或平均值。

  # 使用Python替换异常值为中位数
  data[outliers] = np.median(data)
  

• 插值方法： 使用插值方法，如线性插值或多项式插值，根据相邻数据点的信息来估算异常值。

  # 使用Python进行线性插值
  from scipy.interpolate import interp1d
  f = interp1d(indices_of_outliers, data[outliers], kind='linear')
  data[outliers] = f(indices_of_outliers)
  

3.3 接受异常值

鲁棒统计方法能够减轻异常值的影响，因此可以考虑使用中位数而非均值进行计算。

# 使用Python计算中位数
median = np.median(data)