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外れ値除去を特定の時系列ごとに行いたい

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KentoShin

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IQR(四分位範囲)の概念を使って、外れ値を除去したいのですが、その除去を特定の期間ごと[ex)60分ごと]に実行したいです。

【前提】
データフレーム:IndexがTimestamp('2017-07-01 00:00:00'から'2018-02-28 23:59:00')で、Columnが237個のデータフレーム。

【やりたいことのイメージ】

#関数の定義
def drop_outlier(df):
    for i, col in df.iteritems():
        # IQR
        q1 = col.describe()['25%']
        q3 = col.describe()['75%']
        iqr = q3 - q1

        # Lower 1.5*IQR whisker & Upper 1.5*IQR whisker
        outlier_min = q1 - (iqr) * 1.5
        outlier_max = q3 + (iqr) * 1.5

        # Fill the oulier with NaN
        col[col < outlier_min] = None
        col[col > outlier_max] = None
# 7月の外れ値処理
drop_outlier(df['2017-07-01 00:00:00':'2017-07-31 12:59:00'])
# 8月の外れ値処理
drop_outlier(df['2017-08-01 00:00:00':'2017-08-30 12:59:00'])
.
.
.
# 2月の外れ値処理
drop_outlier(df['2017-02-01 00:00:00':'2017-02-28 12:59:00'])


このように、一つ一つ処理することは可能ですが、全然スマートじゃないし、応用可能範囲も狭いと思いました。
より抽象的で、スマートなやり方をご教授願いたいです。

どうぞよろしくお願い致します。

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年/月毎に groppby して Groupby.apply() から drop_outlier() を呼ぶと良いかと思います。

drop_outlier() は Groupby.apply() から使用するため、return文を追加しております。

import numpy as np
import pandas as pd

def drop_outlier(df):
    for i, col in df.iteritems():
        # IQR
        q1 = col.describe()['25%']
        q3 = col.describe()['75%']
        iqr = q3 - q1

        # Lower 1.5*IQR whisker & Upper 1.5*IQR whisker
        outlier_min = q1 - (iqr) * 1.5
        outlier_max = q3 + (iqr) * 1.5

        # Fill the oulier with NaN
        col[col < outlier_min] = None
        col[col > outlier_max] = None
    # applyにて使用するので 戻り値を追加する
    return df

# 適当なデータを生成
N = 365
df = pd.DataFrame(
    {'A': np.random.normal(0, 10, N),'B': np.random.normal(0, 10, N)},
    index = pd.date_range('2018/1/1 12:00', freq='1d', periods=N))

# 年/月毎に groppby して drop_outlier を呼ぶ
df = df.groupby(pd.Grouper(freq='M')).apply(drop_outlier)
# 以下の処理でも同じ
#df = df.groupby([df.index.year, df.index.month]).apply(drop_outlier)


print(df)

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