#時(shí)間:20220901
#目的:將數(shù)據(jù)中的離群值替換為NA(離群值定義為x>q75%+3*(q75%-q25%)or x<q25%-3(q75%-q25%))
#查看路徑
getwd()
#設(shè)置工作路徑
setwd("D:/desk/speed/data_1/behavior/R")
#導(dǎo)入數(shù)據(jù)
library(xlsx)
data0=read.xlsx("lapse_speed.xlsx",1)
print(data0)
#描述性統(tǒng)計(jì)
#library(psych)
#myvars= c("norate","corate","meanrt","fastrt")
#describe(data0[myvars])
#去除異常值
#箱線圖檢測(cè)異常值/可視化
boxplot(data0$lapse1 ~ speed,data=data0,range = 3,col=c("red","blue"),
main="lapse1_speed",
xlab="speed number",
ylab="lapse1")#無(wú)異常值
boxplot(data0$lapse2 ~ speed,data=data0,range = 3,col=c("red","blue"),
main="lapse2_speed",
xlab="speed number",
ylab="lapse2")#無(wú)異常值
#確定盒須最大值茅郎,最小值厘肮,箱線圖的數(shù)值
#boxplot.stats(data0$meanrt)
#定義函數(shù)
remove_outliers <- function(x, na.rm = TRUE, ...) {
qnt <- quantile(x, probs = c(.25, .75), na.rm = na.rm, ...)
val <- 3 * IQR(x, na.rm = na.rm)
y <- x
y[x < (qnt[1] - val)] <- NA
y[x > (qnt[2] + val)] <- NA
y
}
#去除outlier
library(dplyr)
data1 <- data0 %>%
group_by(speed) %>%
mutate(norateout = remove_outliers(norate),corateout = remove_outliers(corate)) %>%
ungroup()
#查看去除outliers后的數(shù)據(jù)情況
fix(data1)
#箱線圖核查新數(shù)據(jù)是否仍有離群值
boxplot(data1$norateout ~ speed,data=data1,range = 3,col=c("red","blue"))#wu異常值
boxplot(data1$corateout ~ speed,data=data1,range = 3,col=c("red","blue"))#wu異常值
#剔除norate 和 corate
myvars=names(data1) %in% c("norate","corate")
datarw=data1[!myvars]
#導(dǎo)出數(shù)據(jù)
library(xlsx)
write.xlsx(datarw, "datarwout.xlsx")
write.table(datarw, "datarwout.txt", sep=",")
R語(yǔ)言剔除離群值
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