在python中将hampel过滤器应用于df

Question

我目前正在尝试将hampel过滤器应用到python中的数据帧中，我环顾了四周，没有太多关于它在python中实现的文档。我发现了一个帖子，但它看起来像是在实际的hampel软件包/函数出现之前创建的，有人创建了一个函数来进行滚动平均值计算，而不是使用软件包本身的过滤器，即使hampel软件包的站点也是最小的。我通过fips代码查看每天的新冠病毒病例数。我有470个时间序列（以天为单位）数据框，每列都是不同的FIPS代码，每行都有每天的新冠病毒病例数（带日期，而不是从开始的天数）。Hampel的软件包非常简单，它有两个输出选项，它要么返回一个它认为存在异常值的指数列表，要么用数据中的中位数替换异常值

• 使用hampel的两个代码是：

[IN]：

ts = pd.Series([1, 2, 1 , 1 , 1, 2, 13, 2, 1, 2, 15, 1, 2])

[IN]：#要返回索引：

outlier_indices = hampel(ts, window_size=5, n=3)
print("Outlier Indices: ", outlier_indices)

[OUT]：

Outlier Indices:  [6, 10]

[IN]：#要返回替换了滚动中间带的系列***我使用的是这种格式

ts_imputation = hampel(ts, window_size=5, n=3, imputation=True)
ts_imputation

[OUT]：

0     1.0
1     2.0
2     1.0
3     1.0
4     1.0
5     2.0
6     2.0
7     2.0
8     1.0
9     2.0
10    2.0
11    1.0
12    2.0
dtype: float64

因此，对于我的数据框，我希望它用列中位数替换每列中的异常值，我使用的窗口=21，阈值=6（数据设置的b/c）。我应该提到的是，每一列的行数都以不同的0开头。因此，例如，第一列前80行的值可能为0，第二列前95行的值可能为0，因为每个FIPs代码的天数不同，因此我尝试将.apply方法用于以下fx：

[IN]:
def hamp(col):
    no_out = hampel(col, window_size=21, n=6, imputation=True)
    return (no_out)

[IN]:
  df = df.apply(hamp2, axis=1)

然而，当我打印数据帧时，我的数据帧现在都是0。有人能告诉我我做错了什么吗

谢谢大家!