как убрать выбросы pandas

Для удаления выбросов в данных с помощью библиотеки pandas, можно использовать метод фильтрации исходного датафрейма. Вот несколько способов, которые помогут вам убрать выбросы:

1. Используйте стандартное отклонение (standard deviation) для определения выбросов. Вы можете удалить строки, в которых значение признака отклоняется более чем на несколько стандартных отклонений от среднего значения:

mean = df['column_name'].mean()
std = df['column_name'].std()
threshold = 3
df = df[(df['column_name'] < mean + threshold * std) & (df['column_name'] > mean - threshold * std)]

2. Используйте квантили (quantiles) для определения выбросов. Вы можете установить пороговые значения для квартилей и удалить строки, значения которых находятся за пределами этих порогов:

q_low = df['column_name'].quantile(0.25)
q_hi = df['column_name'].quantile(0.75)
q_range = q_hi - q_low
df = df[(df['column_name'] < q_hi + 1.5 * q_range) & (df['column_name'] > q_low - 1.5 * q_range)]

3. Используйте метод межквартильного размаха (interquartile range) для определения выбросов. Вы можете удалить строки, значения которых находятся за пределами интервала умноженного на коэффициент:

q1 = df['column_name'].quantile(0.25)
q3 = df['column_name'].quantile(0.75)
iqr = q3 - q1
df = df[(df['column_name'] < q3 + 1.5 * iqr) & (df['column_name'] > q1 - 1.5 * iqr)]

Выбор метода удаления выбросов зависит от особенностей ваших данных и контекста задачи. При выборе метода также важно учитывать возможные последствия удаления данных, так как это может повлиять на результаты анализа.