使用statsmodels.formula.api进行异常数据清洗

statsmodels是一个用于拟合统计模型和进行统计推断的Python模块。其中的formula.api模块提供了方便的API来构建模型和进行分析。

在异常数据清洗中，我们可以使用statsmodels.formula.api来拟合一个线性回归模型，然后根据模型的预测值和实际观测值之间的残差来判断哪些数据点是异常点。

让我们以一个简单的例子来演示如何使用statsmodels.formula.api进行异常数据清洗。

import numpy as np
import pandas as pd
import statsmodels.formula.api as smf

# 创建一个带有异常点的数据集
np.random.seed(0)
x = np.random.normal(0, 1, 100)
y = 2 * x + np.random.normal(0, 1, 100)
y[0] = 10  # 添加异常点

# 创建一个DataFrame来存储数据
data = pd.DataFrame({'x': x, 'y': y})

# 构建线性回归模型
model = smf.ols('y ~ x', data=data).fit()

# 计算每个观测值的残差
residuals = model.resid

# 计算每个观测值的绝对标准化残差
absolute_residuals = np.abs(residuals / residuals.std())

# 根据绝对标准化残差来判断异常点
outliers = data[absolute_residuals > 3]

# 输出异常点
print(outliers)

在这个例子中，我们首先使用numpy生成了一个带有异常点的数据集。然后，我们使用这个数据集创建了一个DataFrame来存储数据。

接下来，我们使用smf.ols()函数构建了一个线性回归模型，其中'y ~ x'表示我们要拟合y关于x的线性模型。

然后，我们使用model.resid计算了每个观测值的残差。

接着，我们将每个观测值的残差除以残差的标准差，得到了每个观测值的绝对标准化残差。

最后，我们选择了绝对标准化残差大于3的数据点作为异常点，并将它们输出。

通过这个例子，我们可以看到如何使用statsmodels.formula.api进行异常数据清洗。通过构建线性回归模型并计算残差，我们可以判断数据中的异常点。