nuokrypiu_filtravimas.py

import numpy as np
import pandas as pd

def eliminate_nuokrypiai(group, stds, zymejimas):
    group[np.abs(group - group.mean()) > stds * group.std()] = zymejimas
    return group

def palikti_nuokrypius(group, stds, zymejimas):
    group[np.abs(group - group.mean()) <= stds * group.std()] = zymejimas
    return group


# Pagal dėstytojo vertinimus studijų modulyje
index = ['Dėst', 'Studijų modulio kodas', 'Studijų modulio pavadinimas']
l = []
for klausimo_kodas in uzdaru_kodai_dest:
    data = dfdest.set_index(index)
    grouped = data.groupby(data.index)
    filtered = grouped[klausimo_kodas]

    transformed = filtered.transform(lambda x: eliminate_nuokrypiai(x, 2, np.nan))
    l.append(transformed)
pagal_destytojo_vertinimus_modulyje = pd.concat(l, axis=1)


# Pagal modulių vertinimus
index = ['Studijų modulio kodas', 'Studijų modulio pavadinimas',]
l = []
for klausimo_kodas in uzdaru_kodai_mod:
    data = dfmod.set_index(index)
    grouped = data.groupby(data.index)
    filtered = grouped[klausimo_kodas]

    transformed = filtered.transform(lambda x: eliminate_nuokrypiai(x, 2, np.nan))
    l.append(transformed)
pagal_moduliu_vertinimus = pd.concat(l, axis=1)