去除与Pandas中相邻点偏离太多的点

Question

所以我在Pandas做一些时间序列分析，并且有一种特殊的异常值模式，我想删除它。波纹管图基于数据框，第一列为日期，第二列为数据

你可以看到那些散布着类似值的点，看起来像线条可能是仪器怪癖，应该被删除。香港专业教育学院尝试使用rolling_mean，中位数和删除基于标准偏差无济于事。对于密度的概念，它从1984年到现在的每日测量。有任何想法吗？

auge = pd.read_csv('GaugeData.csv', parse_dates=[0], header=None)
gauge.columns = ['Date', 'Gauge']
gauge = gauge.set_index(['Date'])
gauge['1990':'1995'].plot(style='*')  

并且应用滚动中位数的结果

gauge = pd.rolling_mean(gauge, 5, center=True)#gauge.diff()
gauge['1990':'1995'].plot(style='*')

After rolling median

Answer 1

您可以要求每个数据点在特定距离“D”内至少具有“N”“附近”数据点。

• N可以是2或更多。
• 附近的元素规[i]可以是一对像：gauge [i-1]和gauge [i + 1]，但由于一些只有一边有邻居，你可以要求至少两个带有索引距离的元素（日期） ）小于2.因此，假设{gauge [i-2]，gauge [i-1] gauge [i + 1]，gauge [i + 2]}中的至少2个应满足：Distance（gauge [i] ，gauge [ix]）<D
• D - 您可以根据您对这些真实数据点的接近程度来决定这一点。

它不是完美的，但它应该从数据集中获得大部分噪声。