R 大数据集的离群点处理

我正在做一个项目，有一个8545 X 52的数据集。 每个变量都有离群值，不幸的是，我无法删除离群值。 我知道通过检查每列的IQR来封顶的方法，但由于列数为52，这将需要很多时间。 任何人都可以提出任何快速处理异常值的方法。

检查和识别异常值的一种非常快速（且不干净）的方法是：

数据：

要在数据帧中检测这些值，可以使用

sapply

：

sapply(df, function(x) x %in% boxplot(df)$out)
         v1    v2    v3
 [1,] FALSE FALSE  TRUE
 [2,] FALSE FALSE FALSE
 [3,] FALSE FALSE FALSE
 [4,] FALSE FALSE FALSE
 [5,] FALSE FALSE FALSE
 [6,] FALSE FALSE FALSE
 [7,] FALSE FALSE FALSE
 [8,] FALSE FALSE FALSE
 [9,] FALSE FALSE FALSE
[10,]  TRUE  TRUE  TRUE

---

欢迎来到堆栈溢出。如果使问题具有可复制性，则更容易提供帮助：以对象的形式包含最小数据集，例如，如果将数据帧作为df

boxplot(df)$out
[1]   100  2000 11111  2345

sapply(df, function(x) x %in% boxplot(df)$out)
         v1    v2    v3
 [1,] FALSE FALSE  TRUE
 [2,] FALSE FALSE FALSE
 [3,] FALSE FALSE FALSE
 [4,] FALSE FALSE FALSE
 [5,] FALSE FALSE FALSE
 [6,] FALSE FALSE FALSE
 [7,] FALSE FALSE FALSE
 [8,] FALSE FALSE FALSE
 [9,] FALSE FALSE FALSE
[10,]  TRUE  TRUE  TRUE