从数据集中删除异常值的Python pip包
outlier-removal-yash-saxena的Python项目详细描述
利用四分位间距去除离群值行
Project 2:UCS633数据分析和可视化
提交人：Yash saxena 101703627
pypi:https://pypi.org/project/outlier-removal-yash-saxena git:https://github.com/yashsaxena972/outlier-removal
IQR四分位间距说明
任何数据都可以用它的五位数摘要来描述。这五个数字包括（按升序排列）：
数据集的最小值或最小值。 第一个四分位数Q1，表示所有数据列表的四分之一。 数据集的中值，表示整个数据列表的中点。 第三个四分位数Q3，表示所有数据列表中四分之三的数据。 数据集的最大值或最高值。在
可接受数据的计算
IQR = Q3-Q1
lower=Q1-(1.5*IQR)
upper=Q3+(1.5*IQR)
在上下之间的数据值是可以接受的，其余的是离群值，因此被删除。在
安装
使用包管理器pip安装删除系统。在
^{pr2}$如何使用此软件包：
异常值移除yash saxena可以按如下方式运行：
在命令提示符
>> outliers <dataset.csv>
示例数据集
| Marks | Students |
|---|---|
| 3 | S1 |
| 57 | S2 |
| 65 | S3 |
| 98 | S4 |
| 43 | S5 |
| 44 | S6 |
| 54 | S7 |
| 99 | S8 |
| 1 | S9 |
删除后输出数据集
^{tb2}$可以清楚地看到，行S1、S8和S9已从数据集中删除。在
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