离群值

用 Python 分析 IoT 数据

Matthias Voppichler

IT Developer

离群值

数据集中出现离群值的原因：

测量误差
人为操纵
极端事件

离群值

temp_mean = data["temperature"].mean() 
temp_std = data["temperature"].std()

data["mean"] = temp_mean
data["upper_limit"] = temp_mean + (temp_std * 3)
data["lower_limit"] = temp_mean - (temp_std * 3) 

print(data.iloc[0]["upper_limit"])
print(data.iloc[0]["mean"])
print(data.iloc[0]["lower_limit"])

29.513933116002725
14.5345
-0.44493311600272456

离群值图

data.plot()

使用 3 倍标准差的均值、上限和下限

自相关

from statsmodels.graphics import tsaplots

tsaplots.plot_acf(data['temperature'], lags=50)

自相关图

自相关

from statsmodels.graphics import tsaplots

tsaplots.plot_acf(data['temperature'], lags=50)

自相关图，带有指向 lag24 的箭头

让我们练习！

用 Python 分析 IoT 数据