python查找数据异常点，pandas查找异常值

python中的异常是什么意思?

1、所谓的异常就是执行过程中出现万体导致程序无法执行，同样分为两种情况：第一种程序遇到逻辑或者算法问题；第二种运行过程中计算机错误，内存不够或者IO错误。

2、异常即是一个事件，该事件会在程序执行过程中发生，影响了程序的正常执行。一般情况下，在Python无法正常处理程序时就会发生一个异常。异常是Python对象，表示一个错误。

3、Python 也允许程序员自己引发异常，无论是 Python 解释器还是程序员引发的，异常就是错误发生的信号，当前流将被打断，用来处理这个错误并采取相应的操作，这就是第二阶段。对异常的处理发生在第二阶段。

相关问答

Q1: python提示无法定位程序输入点怎么办?

检查代码是否有死循环：请确保代码中没有无限循环或者长时间运行的操作。如果存在这样的问题，程序可能会陷入无限循环导致无响应。 检查资源占用情况：某些操作可能会占用大量的系统资源，导致程序无法响应。

修改python安装目录： 如果上述方法都无法解决问题，可以尝试修改python的安装目录。修复Python安装： 如果python安装过程中出现了问题，可能导致“modifysetup”窗口弹出。

写程序时提示“pythonSyntaxError：invalidsyntax”往往是第一行的括号没有完全匹配，引发编译器报错，用户需要对第一行和上一行代码进行检查调整即可。具体操作步骤如下。

Q2: python中的异常处理

在Python中，try语句用于异常处理。它提供了一种结构化的方式来捕获并处理可能发生的异常。Try：紧跟其后的缩进代码块是可能会抛出异常的代码。Except 异常类型1：用于处理特定类型的异常。

异常是Python对象，表示一个错误。当Python脚本发生异常时我们需要捕获处理它，否则程序会终止执行。处理异常的原因：当程序在运行过程中，由于用户的误操作或者不合适的数据引发的程序错误，让代码自己处理并保证程序的正常执行。

检查读取代码：检查你的代码中读取输入的部分。确保你在读取行之前使用适当的条件来检查是否已经到达文件末尾。一种常见的方法是使用循环来读取文件的每一行，而不是仅仅读取一行。

我们可以使用三种方法来处理多个异常。第一种方法需要把所有可能发生的异常放到一个元组里。像这样：另外一种方式是对每个单独的异常在单独的except语句块中处理。

Q3: 正态分布z值异常值

1、Grubbs’Test为一种假设检验的方法，常被用来检验服从正态分布的单变量数据集（univariate data set）Y中的单个异常值。若有异常值，则其必为数据集中的最大值或最小值。

2、发动机数据的异常值可以通过正态分布来进行分析和判断。正态分布是一种概率分布模型，具有钟形曲线的形状。在正态分布中，大部分的数据位于均值附近，而较少的数据位于离均值较远的位置。

3、如果检验的显著性水平a=0.05，在0.05就是让标准正态分布的概率等于1-0.05的时候z的取值。翻开正态分布表，直接找到0.95，与这个0.95相对应时的z值就是你要求的。

4、因为8%的置信区间算Z：1-0.98=0.02；0.02/2=0.01； 1-0.01=0.9900；查正态分布表，在那一堆四位小数的值里找到与0.9900最接近的值，比如0.9901对应的是33，所以98%对应的Z统计量是33或32。

5、查标准正态分布表，当α=0.05时，区间估计，两侧分别是0.025，查标准正态分布表时找到0.975，对应的Z值就是96。简介 标准正态分布又称为u分布，是以0为均数、以1为标准差的正态分布，记为N（0，1）。

Q4: 如何判别测量数据中是否有异常值?

在3原则下，异常值如超过3倍标准差，那么可以将其视为异常值。正负3的概率是97%，那么距离平均值3之外的值出现的概率为P(|x-u| 3) = 0.003，属于极个别的小概率事件。

下面要把计算值Gi与格拉布斯表给出的临界值GP(n)比较，如果计算的Gi值大于表中的临界值GP(n)，则能判断该测量数据是异常值，可以剔除。

异常值是极端值，远远超出其他观察值。例如，在正态分布中，异常值可以是分布尾部的值。识别异常值的过程在数据挖掘和机器学习中有许多名称，例如异常值挖掘，异常值建模和新颖性检测以及异常检测。

利用数据中的五个统计量：最小值、第一四分位数、中位数、第三四分位数与最大值来描述数据的一种方法，它也可以粗略地看出数据是否具有有对称性，分布的分散程度等信息，特别可以用于对几个样本的比较。

）几种常用异常值检测方法：3σ探测方法 3σ探测方法的思想其实就是来源于切比雪夫不等式。

判断可疑测量值取舍常用的检验方法常用的有四倍法、Q检验法、迪克逊（Dixon）检验法和格鲁布斯（Grubbs）检验法。

Q5: Python常见异常分类与处理

异常处理工作由“捕获”和“抛出”两部分组成。“捕获”指的是使用 try ... except 包裹特定语句，妥当的完成错误流程处理。而恰当的使用 raise 主动“抛出”异常，更是优雅代码里必不可少的组成部分。

如果当try后的语句执行时发生异常，python就跳回到try并执行第一个匹配该异常的except子句，异常处理完毕，控制流就通过整个try语句（除非在处理异常时又引发新的异常）。

异常是Python对象，表示一个错误。当Python脚本发生异常时我们需要捕获处理它，否则程序会终止执行。处理异常的原因：当程序在运行过程中，由于用户的误操作或者不合适的数据引发的程序错误，让代码自己处理并保证程序的正常执行。

python查找数据异常点的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于pandas查找异常值、python查找数据异常点的信息别忘了在本站进行查找喔。