刪除有多行字符串的json文件中的離群值

def processHold(eachsubject,directory,newfile):filename = ’CMUDataCol/Hold/subject{0}.json’.format(eachsubject) # 原文件with open(filename, ’r’) as f: for jsonstr in f.readlines(): # 按行讀取原文件# 這里的情況是每一行為一類數值，該行內的數據相互比較找出是否有離群值# 若存在離群值，則刪除該行數據data = json.loads(jsonstr)#計算四分位點a = numpy.array(data) q1 = numpy.percentile(a, 25) q3 = numpy.percentile(a, 75) iqr = q3 - q1# 找出異常值i = 0 for item in zip(data): # 在正常值范圍內時 i+1if item <= q3 + (1.5*iqr) and item >= q1 - (1.5*iqr): i = i + 1 if i == 10: # 這里是因為我的json文件中每行data有10個元素（如果有更好的方法，請教我一下，謝謝您?。? HoldTime = datawith open(newfile, ’a’) as f: # 將非離群數據存入新文件json.dump(HoldTime, f) f.write(’n’)

補充知識：dataframe 離群值處理

離群值：遠離數據主要部分的樣本（極大值或極小值）

處理方式：

刪除：直接刪除離群樣本

填充樣本：使用box-plot定義變量的數值上下界，以上界填充極大值，以下界填充最小值

# 查看房價的離群情況df[’average_price’].hist()plt.show()df[[’average_price’]].boxplot()plt.show()

# 根據箱線圖的上下限進行異常值的填充def boxplot_fill(col): # 計算iqr：數據四分之三分位值與四分之一分位值的差 iqr = col.quantile(0.75)-col.quantile(0.25) # 根據iqr計算異常值判斷閾值 u_th = col.quantile(0.75) + 1.5*iqr # 上界 l_th = col.quantile(0.25) - 1.5*iqr # 下界 # 定義轉換函數：如果數字大于上界則用上界值填充，小于下界則用下界值填充。 def box_trans(x): if x > u_th: return u_th elif x < l_th: return l_th else: return x return col.map(box_trans)# 填充效果查看boxplot_fill(df[’average_price’]).hist()# 進行賦值df[’average_price’] = boxplot_fill(df[’average_price’])plt.show()

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