在进行数据分析的时候除了有缺失值之外，还可能遇到异常值和重复值。

#### 异常值

异常值：

> 偏离正常范围的值，不是错误值。
> 出现的频率很低，但是会对数据分析造成偏差

常采用盖帽法或者数据离散化进行处理

**1、异常值的判断**

也叫n个标准差法，**均值±n个标准差内的数据叫做正常值**，一般为2-3个标准差

计算均值和标准差

```
import numpy as np
import pandas as pd

data = pd.read_excel('university.xlsx')
jz = data['报名人数'].mean()
print(jz)
bzc = data['报名人数'].std()
print(bzc)
```

结果：

> ```
> 1525.2222222222222
> 4975.899109579891
> ```

搭配any()，查看是否有超过上下限的数据，这种数据为异常值

```
top = data['报名人数'].mean() + 2 * data['报名人数'].std()
bottom = data['报名人数'].mean() - 2 * data['报名人数'].std()
```

结果：

> ```
> 11477.020441382005
> -8426.57599693756
> ```

是否有超过下限的情况

```
any(data.报名人数 < bottom) # 结果：False
```

是否有超过上限的情况

```
any(data.报名人数 > top) # 结果： True
```

查看【报名人数】为正常值的数据

```
data[data['报名人数'].between(bottom,top)]
```

可以看出少了索引为4和12的数据，该数据报名人数分别为17388和20000，超出上限11477.020441382005

也可以画个直方图看一下数据的分布情况，感受一下：

```
data.报名人数.plot(kind ='hist')
```

**箱线法**

> 上四分位数：取3/4位置的数
> 下四分位数：取1/4位置的数
> 分位差 = 上四分位数- 下四分位数
>
> 上界 = 上四分位数 + 1.5*分位差
> 下界= 下四分位数 - 1.5*分位差

**上界 、下界范围之内的数据叫做正常值，范围之外的叫做异常值。**

```
# 下四分位数
Q1 = data.报名人数.quantile(0.25)
print(Q1)
# 上四分位数
Q3 =data.报名人数.quantile(0.75)
print(Q3)
# 分位差
IQR = Q3 - Q1
print(IQR)
# 上界
print(Q3 + 1.5 * IQR)
# 下界
print(Q1 - 1.5 * IQR)
# 是否有超出上界的数据
print(any(data.报名人数 > Q3 + 1.5 * IQR))
# 是否有低于下界的数据
print(any(data.报名人数 < Q1 - 1.5 * IQR))
```

结果：

> ```
> 134.5
> 206.5
> 72.0
> 314.5
> 26.5
> True
> True
> ```

箱线图看一下：

```
data.报名人数.plot(kind = 'box')
```

说明有超出上限和下限的值

**2、异常值的处理**

方法一：

> 用小于上限最大值去替换超出上限的异常值
> 用大于下限最小值去替换低于下限的异常值

数据准备：
（新增一列【new_报名人数】数据，是为了替换异常值后做对比）

```
data['new_报名人数'] = data['报名人数']
```

计算小于上限的最大值，作为替换值

```
# 计算小于上限的最大值，作为替换值
UL = Q3 + 1.5 * IQR
# 低于上限的最大值
replace_value = data.new_报名人数[data.new_报名人数 < UL].max()
# 用替换值替换超出上限的数据：
data.loc[data.new_报名人数>UL,'new_报名人数'] = replace_value
data
```

最终：

方法二：

> 低于百分之一分位数的数据用百分之一分位数替换
> 高于百分之九十九分位数的数据用百分之九十九分位数替换

计算百分之一分位数、百分之九十九分位数

```
# 百分之一分位数
P1=data.new_报名人数.quantile(0.01)

# 百分之九十九分位数
P99=data.new_报名人数.quantile(0.99)

```

进行替换

```
data.loc[data['new_报名人数']>P99,'new_报名人数'] = P99

data.loc[data['new_报名人数']<P1,'new_报名人数'] = P1
```

#### 重复值

一般保留第一条重复数据，对其他重复数据进行移除。

> `判断重复值 df.duplicated`
>
> df.duplicated(subset=None, keep='first')
>
> 参数说明：
> subset：列标签，默认使用所有列，若只考虑用某些列来识别重复项，可指定列
> keep，默认first,保留重复值的第一项，也可以指定last,保留最后一项重复值数据
>
> 返回的是一个视图

```
data.duplicated()
```

True为重复数据

取出重复值

```
data[data.duplicated()]
```

结果：

按照指定列判断重复数据

```
data[data.duplicated(subset=['学院','报名人数'])]
```

**`删除重复数据 df.drop_duplicates`**

一般有重复数据后可以删除

> df.drop_duplicates(subset=None, keep='first', inplace=False)
>
> subset：默认全部列，可以指定特定列来判断重复数据
> keep：保留重复数据的第一条数据
> inplace：是否就地操作，默认False,返回一个视图
> True,就地操作，直接在原数组数据上删除重复值

```
data.drop_duplicates(inplace=True)
data
```

删除后无重复数据。