python - 从python中的数据集中删除行

Question

我正在尝试获取一些被归类为异常值的行，并从原始数据集中删除这些行，但我无法使其工作 - 你们知道出了什么问题吗？我尝试运行以下代码，并收到此错误“ValueError：索引数据必须是一维的”

#identify outliers
pred = iforest.fit_predict(x)
outlier_index = np.where(pred==-1)
outlier_values = x.iloc[outlier_index]
#remove from dataset (dataset = x)
x_new = x.drop([outlier_values])

outlier_values 原始数据集

Answer 1

您链接的 outlier_values 是数据框而不是索引的平面列表，因此会相应地引发值错误。

您需要做的是从 outlier_values 数据框中提取索引列表，使用：

index_list = outlier_values.index.values.tolist() 

到索引列表中，然后从 x 中删除这些索引。

就像在这个答案中

Answer 2

尝试这个

#identify outliers
pred = iforest.fit_predict(x)

# np.where returns a tuple of ndarray we access the first dimension
outlier_index = np.where(pred==-1)[0] 

outlier_values = x.iloc[outlier_index]

#remove from dataset (dataset = x)
x_new = x.drop([outlier_values])

在您的情况下，您可以直接outlier_index通过

#identify outliers
pred = iforest.fit_predict(x)
outlier_index = np.where(pred==-1)[0]
df = df.drop(outlier_index)