python中在画出箱型图后，怎么去除异常值

在Python中，可以使用以下方法去除箱型图中的异常值：

1. 手动删除：可以通过编写代码手动删除异常值。首先，需要找到箱型图中的异常值，然后将其从数据集中删除。

2. 使用IQR方法：可以使用箱型图的IQR（四分位距）来识别和删除异常值。IQR是第三个四分位数（Q3）和第一个四分位数（Q1）之间的差异。任何小于Q1 - 1.5 IQR或大于Q3 + 1.5 IQR的值都被认为是异常值。可以使用以下代码来删除异常值：

Q1 = df['column_name'].quantile(0.25)
Q3 = df['column_name'].quantile(0.75)
IQR = Q3 - Q1
df = df[(df['column_name'] >= Q1 - 1.5*IQR) & (df['column_name'] <= Q3 + 1.5*IQR)]

这将删除数据集中的所有异常值，并将其保存在df变量中。

3. 使用Z-score方法：可以使用Z-score方法来识别和删除异常值。Z-score是一个统计量，表示一个观察值与样本均值之间的标准偏差数。任何具有Z-score大于3或小于-3的值都被认为是异常值。可以使用以下代码来删除异常值：

from scipy import stats

df = df[(np.abs(stats.zscore(df['column_name'])) < 3)]

这将删除数据集中的所有异常值，并将其保存在df变量中。