我已经看到了几个解决我的问题的解决方案

link1
link2

但到目前为止他们还没有帮助我成功.

我相信以下解决方案是我需要的,但继续得到错误(我没有声誉点评论/问题)：link

(我得到以下错误,但我不明白.copy()的位置,或者在管理以下命令时添加“inplace = True”df2 = df.groupby(‘install_site’).transform(replace)：

SettingWithCopyWarning：
尝试在DataFrame的切片副本上设置值.
尝试使用.loc [row_indexer,col_indexer] = value

请参阅文档中的警告：link

所以,我试图提出自己的版本,但我一直陷入困境.开始.

我有一个按时间索引的数据框,其中包含站点列(许多不同站点的字符串值)和浮点值.

time_index            site       val

我想通过按站点分组的’val’列,并用NaN(每组)替换任何异常值(那些/ – 与平均值的3个标准偏差).

当我使用以下函数时,我无法用我的True / Falses向量索引数据框：

def replace_outliers_with_nan(df, stdvs):
    dfnew=pd.DataFrame()
    for i, col in enumerate(df.sites.unique()):
        dftmp = pd.DataFrame(df[df.sites==col])
        idx = [np.abs(dftmp-dftmp.mean())<=(stdvs*dftmp.std())] #boolean vector of T/F's
        dftmp[idx==False]=np.nan  #this is where the problem lies, I believe
        dfnew[col] = dftmp
    return dfnew

另外,我担心上面的函数需要花费很长时间才能生成700万行,这就是我希望使用groupby函数选项的原因.

解决方法:

如果我理解正确,则无需迭代列.该解决方案替换了与NaN偏离三个以上组标准偏差的所有值.

def replace(group, stds):
    group[np.abs(group - group.mean()) > stds * group.std()] = np.nan
    return group

# df is your DataFrame
df.loc[:, df.columns != group_column] = df.groupby(group_column).transform(lambda g: replace(g, 3))