outliers

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我试图捕获FIRST_CONTACT_CAL_DAYS的平均值，但是我想要做的是为值的顶部和底部10％创建一个指标，以便我可以将这些（异常值）从我的平均计算。不知道如何去做这个，有什么想法？ SELECT DISTINCT TO_CHAR(A.FIRST_ASSGN_DT,'DAY') AS DAY_NUMBER, A.FIRST_ASSGN_DT, A.FI

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中的R由因子

分组我有由样本分组的3个参数测量值的数据帧一个数据帧中删除异常值： ORD curv exp rep mu lam abs 1 Combi pH=7 Curva_F_Cor Exp_F Rep1 0.15637365 714.947.305 0.4990000 2 Combi pH=7 Curva_F_Cor Exp_F Rep10 0.12817901 6.797.925.883

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在geom_boxplot中更改胡须末端

我正在尝试使用geom_boxplot绘制图片。然而，我想改变晶须的定义，这意味着晶须的末端是我的数据的最大值和最小值，异常值应该被移除。基于我的存在代码将会很好。非常感谢。 con.for2=data.frame(d=as.character(gl(9,20)),close=exp(rnorm(180)),open=exp(rnorm(180))) concentration=melt(co

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tsoutliers中的tso函数失败，并显示关于xreg的信息，姓氏

我在R v3.2.3中使用tsoutliers v0.6.5，并遇到与tso函数有关的问题。此外，使用forecast v7.3和KFKSDS v1.6（如果有帮助）。这里是一个重复的例子： library(tsoutliers) s <- ts( c(61,26,10,2,6,20,139,185,132,162,160,140,148, 173,171,160,119,

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用前一个替换pandas dataframe列中的值

我的代码检测时间序列中的异常值。我想要做的是将第一个数据帧列中的异常值替换为以前的值，这不是异常值。此代码只是检测离群值，创建布尔阵列，其中： True意味着，在数据帧的值是异常值 False意味着，在数据帧的值不是异常值 series = read_csv('horario_completo.csv', header=None, squeeze=True) df=pd.DataFrame(s

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K表示聚类

使用K均值聚类时，我删除了独立变量的前5位和后5位百分位数值，因此我在几个数据点上丢失了数据。现在我使用K均值聚类后，我得到每个数据点的聚类。我如何获得先前由于异常值而被删除的数据点群集

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基于质心与聚类R中心之间的距离识别数据带

我正尝试使用聚类来识别我的数据集中的带。我与供应链数据的工作，所以我的数据是这样的：相关列是个每价格。问题是，有时我们错误地认为该产品的价格是100而不是10，所以每个价格看起来像（2，0.25，3）。我想创建一个只创建集群的代码，如果其他集群的平均价格至少比所有现有集群大2倍或更少。例如，如果我的每个价格是（4,5,6,13,14,15），我希望它返回质心为5和14的2个集群。另一方面，如

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如何从数据框中删除异常值？

我有一个（268X4）df，并找到一列的异常值（22,1）。我想从df中删除那些异常值。我怎么做？ > df=df_nonull import pandas as pd # to manipulate dataframes import > numpy as np # to manipulate arrays > > # a number "a" from the vector "x" is

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使用R和GraphPad Prism进行分位数计算

我是R新手。在使用R之前，我使用了GraphPad Prism 7.0。 Só现在我试图比较两个数据处理器。我在分位数计算中创建了一个区别，所以任何人都知道他们为什么是不同的？在R I具有 par(pty="s", cex.axis=1, las=1, cex.lab=1) a1=c(22.02, 23.83, 26.67, 25.38, 25.49, 23.50, 25.90, 24.89,

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应用.groupby（）争论后用熊猫数据框中的NaN代替异常值

我想在应用groupby函数后使用列变量的标准偏差从熊猫数据框中删除异常值。这是我的数据帧： ARI Flesch Kincaid Speaker Score 0 -2.090000 121.220000 -3.400000 NaN NaN 1 8.276460 64.478573 9.034156 William Dudley 1.670275 2 19.