python - 如何根据百分位数从组中删除异常值

Question

我有一张 table df像这样，但更长，还有许多其他 type值。


类型
重量


一种
35.1

一种
36.7

乙
100.2

乙
99.3

乙
102.0

乙
5.0

一种
38.2

一种
250.8


我想从 df 中删除所有使用第 95 个百分位数的异常值但在 type 中分解为单个值的记录柱子。
对于类型的单个值，我这样做:

my_perc = 95
temp = df[df['type'] == 'a']
temp[temp.weight < np.percentile(temp.weight, my_perc)]

现在我想为整个表自动执行此操作 df ，考虑到 type 中的个别群体柱子。
我也试过这个:

df[df.groupby(['type'])['weight'] < np.percentile(df.weight, my_perc)]

但它不起作用。
你有什么想法吗？

Answer 1

好的，可能问题解决了:

my_perc = 0.95
df[df.groupby('type')['weight'].transform(lambda x : x < x.quantile(my_perc))]