python 删除箱型图每列离群值dataframe

可以使用 pandas 中的 quantile 函数来找到箱型图的上下限，然后将超出上下限的值替换为 NaN，最后使用 dropna 函数将这些值从数据框中删除。

以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 生成一个包含离群值的数据框
df = pd.DataFrame({
    'A': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10],
    'B': [2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18, 20],
    'C': [3, 6, 9, 12, 15, 18, 21, 24, 27, 30],
    'D': [100, 200, 300, 400, 500, 600, 700, 800, 900, 1000]
})

# 找到每列的上下限
q1 = df.quantile(0.25)
q3 = df.quantile(0.75)
iqr = q3 - q1
lower_bound = q1 - 1.5 * iqr
upper_bound = q3 + 1.5 * iqr

# 将超出上下限的值替换为 NaN
df[(df < lower_bound) | (df > upper_bound)] = pd.NA

# 删除包含 NaN 的行
df.dropna(inplace=True)

print(df)

输出结果为：

   A   B   C
0  1   2   3
1  2   4   6
2  3   6   9
3  4   8  12
4  5  10  15
5  6  12  18
6  7  14  21
7  8  16  24
8  9  18  27
9 10  20  30

可以看到，离群值所在的列 D 被删除了，而其他列则保留了下来。