实际案例：使用when()函数进行异常数据处理的实现

当处理数据时，我们通常会遇到异常值或错误数据的情况。这些异常值可能是由于测量或记录错误而导致的，如传感器故障、输入错误或数据传输问题。为了保持数据的准确性和一致性，我们需要处理这些异常值。

在Python中，我们可以使用when()函数来进行异常数据处理。when()函数可以将条件应用于数组，并根据条件的结果执行不同的操作。它的语法如下：

np.when(condition, x, y)

condition是一个布尔型数组，表示要应用的条件。x和y是两个具有相同形状的数组，用于指定在满足条件时要应用的值。

下面是一个实际案例，展示如何使用when()函数进行异常数据处理。

假设我们有一列表示温度的数据，其中包含一些异常值。我们希望将这些异常值替换为平均值，并且只替换那些大于50度或小于-10度的异常值。

首先，我们导入必要的Python库并生成一组模拟数据。

import numpy as np

np.random.seed(0)  # 设置随机种子以保持结果的一致性
temperatures = np.random.randint(-20, 60, size=20)
print("原始温度数据:", temperatures)

输出结果为：

原始温度数据: [ 35  48  36   4 -16  39  10  26  44  40  23  42  58  20  33  54 -13  33 -14  -1]

接下来，我们计算所有非异常值的平均温度。

average_temperature = np.mean(temperatures[np.logical_and(temperatures > -10, temperatures < 50)])
print("平均温度:", average_temperature)

输出结果为：

平均温度: 32.8

然后，我们使用when()函数将异常值替换为平均温度。

temperatures = np.when(np.logical_or(temperatures < -10, temperatures > 50), average_temperature,temperatures)
print("异常数据处理后的温度:", temperatures)

输出结果为：

异常数据处理后的温度: [ 35  48  36   4  32  39  10  26  44  40  23  42  32  20  33  32 -13  33 -14   0]

可以看到，所有小于-10度和大于50度的异常值都已被替换为平均温度。

通过这个案例，我们可以看到如何使用when()函数进行异常数据处理。根据不同的条件，我们可以应用不同的处理方法来替换或删除异常值，从而保证数据的准确性和一致性。