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r - 如何从R中的数据框中删除异常值？

问题描述

我有一个包含 25 个变量的数据框。我想从中删除异常值。

我搜索了 SO 论坛，发现人们针对不同的帖子提出了自定义类型的解决方案。

是否有一些标准的 R 函数可以从数据中删除异常值？

这是我从搜索中找到的两个功能。它们有多好，或者是否有一些标准的相同类型的更好的解决方案可以在任何包的 R 中实现这一点。

或者我将一列作为参数传递的函数，它返回异常值删除的数据。

remove_outliers： 链接 1

去除异常值 - 快速而肮脏： 链接 2

编辑

我的数据框中的数据包含来自两个来源的连续数据，即天气和地面。根据天气，预测因子是温度、湿度、风、雨、太阳辐射。来自地下的是地下水和土壤水分。我想找到土壤水分和其他变量之间的关系。我正在使用不同的模型分析数据。现在我想在从数据中删除异常值后查看结果。

编辑 我使用并编辑了上面添加参考的教程之一中的代码。当数据中有一些异常值时，它工作正常。但是当没有时它会引发错误。如何纠正这一点。

这是代码：

outlier_rem<-Data_combined #data-frame with 25 var, few have outliers

#removong outliers from the column

outliers <- boxplot(outlier_rem$var1, plot=FALSE)$out
#print(outliers)
#ol<-outlier_rem[which(outlier_rem$var1 %in% outliers),]
ol<-outlier_rem[-which(outlier_rem$var1 %in% outliers),]

dim(ol)
boxplot(ol)

这是 ol 返回 0 值时的错误消息。

> dim(ol)
[1]  0 25
> boxplot(ol)
no non-missing arguments to min; returning Infno non-missing arguments to max; returning -InfError in plot.window(xlim = xlim, ylim = ylim, log = log, yaxs = pars$yaxs) : 
  need finite 'ylim' values

标签： routliers

解决方案

我使用切比雪夫不等式作为删除极值的标准。它的优点是它适用于许多概率分布。该规则规定，不超过 1/k^2 的值与平均值的距离可以超过 k 个标准差。例如：

> x <- rchisq(1000, 13)
> 
> mean(x)
[1] 12.83906
> sd(x)
[1] 4.93234
> 
> Ndesv <- 5
> 
> x[x > (mean(x) + Ndesv * sd(x))]
[1] 38.7575
> 
> Conf <- (1 - 1 / Ndesv^2)
> print(Conf)
[1] 0.96
>

希望它可以帮助你。

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