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Python 3はPythonプログラミング言語の最新バージョンであり、2008年12月3日にリリースされました。

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Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

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Pandasは、PythonでRにおけるデータフレームに似た型を持たせることができるライブラリです。 行列計算の負担が大幅に軽減されるため、Rで行っていた集計作業をPythonでも比較的簡単に行えます。 データ構造を変更したりデータ分析したりするときにも便利です。

解決済

移動平均で求めた時系列データの外れ値のdfを元のdfから除去し、前後の値の平均値で埋めたい

taihei_._
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総合スコア15

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投稿2022/01/16 15:04

前提・実現したいこと

https://qiita.com/hoto17296/items/d337fe0215907432d754
こちらのサイトを参考にし、時系列データにおけるノイズ処理を行いたいと思いましたが、どのように外れ値データを除去すればよいのかで行き詰っています、、、

該当のソースコード

import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.dates as dt import calendar import datetime from matplotlib.dates import date2num year=2010 plt.rcParams["font.family"]='Times New Roman' plt.rcParams["mathtext.fontset"]='stix' df=pd.read_csv(f'dowsing{year}-wavenet-site.csv',header=None, skiprows=1,)[[0,1,2]] df.columns=["Time (GMT)", "Dominant (peak) wave period (s)", "Significant wave height (Hm0) (m)"] df['Time (GMT)']=pd.to_datetime(df['Time (GMT)']) df['Time (GMT)'] data=df.set_index("Time (GMT)") ts=data['Dominant (peak) wave period (s)']/1.1 ewm_mean = ts.ewm(span=90).mean() # 指数加重移動平均 ewm_std = ts.ewm(span=90).std() # 指数加重移動標準偏差 outlier = ts[(ts - ewm_mean).abs() > ewm_std * 2]

試したこと

上記のコードで、外れ値のdfを取得することはできましたが、そのあとどのように元のデータからoutlierのデータを除去し、前後の値の平均値で埋めるという処理をすればよいのかがわかりません、、

補足情報(FW/ツールのバージョンなど)

python3
jupyter notebook

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