在 Pandas 中使用窗口进行动态异常值检测 [英] Dynamic outlier detection using window in Pandas

问题描述

我想实现异常值检测，它将使用一个窗口来检查下一个元素是否为异常值.假设我们在 pd.Series 上使用长度为 3 的窗口，如下所示:[0,1,2,3,4].我会在 [0,1,2] 上计算中位数和疯狂(或平均值和标准差)并检查 3 是否是异常值.
我实现了一个 for 循环解决方案，但它真的很慢.

I want to implement outlier detection which will use a window to check whether the next element is an outlier or not. Let's say we use a window of length 3 on pd.Series like this: [0,1,2,3,4]. I would calculate median and mad (or mean and std) on [0,1,2] and check whether 3 is an outlier.
I implemented a for-loop solution but it's really slow.

推荐答案

说你开始

s = pd.Series([1, 2, 1, 4, 2000, 2])

然后使用 rolling，下面将显示第 5 个元素与长度为 3 的窗口中位数相距 200:

Then using rolling, the following will show you that the 5th element is 200 away from a length-3 window median:

(s - s.rolling(3).median()).abs() > 200
0    False
1    False
2    False
3    False
4     True
5    False
dtype: bool

它是矢量化的，因此应该比 for 循环快得多.

It is vectorized, and therefore should be much faster than a for loop.

这篇关于在 Pandas 中使用窗口进行动态异常值检测的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持IT屋！