【发布时间】:2020-01-20 23:53:01
【问题描述】:
我在 Python 中有这个数据,它是一个列表列表。我想做的是在第二列中找到任何异常值,即 data[0][1]、data[1][1] 等,然后从数据中删除该列表。例如在这里,显然 90 是异常值,我想删除包含 90 的列表,即从数据中删除 [0.5,80]。我已经尝试过了,但我认为最后一部分是不正确的。知道如何使用列表推导来做到这一点吗?
data= [[0.5549872122762148, 41.176470588235304],
[0.575197889182058, 33.55145118733509],
[0.5561224489795918, 38.60204081632651],
[0.5, 90]]
data_median = np.median(data, axis = 0)
data_std = np.std(data, axis = 0)
cut_off = data_std * 3
lower, upper = data_median - cut_off, data_median + cut_off
dataout = [[y for y in x if y if y < lower or y > upper] for x in data]
【问题讨论】:
标签: python-3.x list-comprehension outliers