데이터프레임에서 이상치 검출하기 - IQR 사용

get_outlier.py

#출처 - 파이썬을 이용한 머신러닝, 딥러닝 실전 개발 입문

import np 

def get_outlier(df=None,column=None,weight=1.5):
    '''인자로 Dataframe과 이상치를 검출할 칼럼을 입력받는다. 
    iqr에 1.5 곱해서 이에 기반하여 이상치를 구해 해당 이상치가 있는 index 반환
    '''
    
    column_x = df[column]
    # 1/4 분위와 3/4 분위 지점을 np.percentile로 구함
    quantile_25 = np.percentile(column_x.values,25)
    quantile_75 = np.percentile(column_x.values,75)
    
    # IQR을 구하고 IQR에 1.5를 곱해 최댓값과 최솟값 지점 구함.
    iqr = quantile_75 - quantile_25
    iqr_weight = iqr * weight
    lowest_val = quantile_25 - iqr_weight
    highest_val = quantile_75 + iqr_weight
    
    # 최댓값보다 크거나, 최솟값보다 작은 값을 이상치 데이터로 설정하고 Dataframe index 반환
    outlier_index = column_x[(column_x < lowest_val) | (column_x > highest_val)].index
    return outlier_index