就像任何其他数据一样，在处理地理空间数据时，识别和纠正异常值是数据准备中的关键步骤，可确保任何后续分析的准确性。异常值可能会严重扭曲空间分析的结果，从而导致错误的结论。虽然还有其他方法可以解决此问题，但处理这些异常值的一种直接有效的方法是使用中值绝对偏差 (MAD) 方法。在本文中，我们将探索这种简单而强大的基于 MAD 的方法，以在 Python 中识别和调整地理空间异常值，使您的数据分析更加稳健和可靠。
开始使用数据
首先，让我们生成一个要使用的示例数据集。该数据集模拟一组点的地理坐标（经度和纬度）的集合。我们特意包含了一些异常值来说明如何检测和纠正它们。
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
# For demonstration, we will create a sample dataframe to include coordinates
np.random.seed(0) # For reproducible results
df = pd.DataFrame({
'_longitude': np.concatenate([np.random.normal(loc=2.44, scale=0.01, size=1000), np.array([2.35, 2.36])]),
'_latitude': np.concatenate([np.random.normal(loc=6.37, scale=0.01, size=1000), np.array([6.385, 6.39])])
})
