lapply因异常值poisition

发布于 2025-02-11 10:56:46 字数 343 浏览 0 评论 0原文

我正在使用此代码在数据框架中查找异常值。

out<-lapply(df[,-1], function(x) boxplot.stats(x)$out)

第一列只是名称（这就是为什么我要跳过它）。我找到了这种检测异常值的特定位置的方法。

out_ind <- which(df$col1 %in% c(out))

但是就我而言，对象“ out”不是一个 boxplot.stats（x）$ out ，所以我无法运行 ponter promula 。如何编写它以在每个数据框架列中找到离群值的位置？

原文

I'm using this code to find the outliers in the data frame.

out<-lapply(df[,-1], function(x) boxplot.stats(x)$out)

The first columns are just the names (that's why I'm skipping it). I've found this method to detect the specific position of the outliers.

out_ind <- which(df$col1 %in% c(out))

But in my case, the object "out" is not a single boxplot.stats(x)$out so I cannot run the which formula.
How can I write it to find the outliers' position in every single data frame column?

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纵性 2025-02-18 10:56:46

您现在有一个列表，因此您需要迭代它，例如使用应用函数：

df  <- mtcars

out<-lapply(df[,-1], function(x) boxplot.stats(x)$out)

out_ind  <- sapply(names(df[,-1]), \(col) which(
    df[[col]] %in% out[[col]]
    )
)
# out_ind
# $cyl
# integer(0)

# $disp
# integer(0)

# $hp
# [1] 31

# $drat
# integer(0)

# $wt
# [1] 16 17

# $qsec
# [1] 9

# $vs
# integer(0)

# $am
# integer(0)

# $gear
# integer(0)

# $carb
# [1] 31

You now have a list, so you need to iterate over it, e.g. using the apply functions:

df  <- mtcars

out<-lapply(df[,-1], function(x) boxplot.stats(x)$out)

out_ind  <- sapply(names(df[,-1]), \(col) which(
    df[[col]] %in% out[[col]]
    )
)
# out_ind
# $cyl
# integer(0)

# $disp
# integer(0)

# $hp
# [1] 31

# $drat
# integer(0)

# $wt
# [1] 16 17

# $qsec
# [1] 9

# $vs
# integer(0)

# $am
# integer(0)

# $gear
# integer(0)

# $carb
# [1] 31

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