python中在画出箱型图后,怎么去除异常值
时间: 2024-02-16 08:03:28 浏览: 35
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:
```python
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:
```python
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。
相关问题
用python根据Excel表中数据画出箱型图
要画出箱型图,需要使用Python中的matplotlib库和pandas库。
首先,导入所需要的库:
```python
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
```
接着,读取Excel文件中的数据:
```python
df = pd.read_excel('your_excel_file.xlsx', sheet_name='your_sheet_name')
```
在这里,我们假设Excel文件名为“your_excel_file.xlsx”,其中的工作表名为“your_sheet_name”。
接下来,选择需要绘制箱型图的列:
```python
data = df[['column1', 'column2', 'column3']]
```
在这里,我们假设需要绘制的列分别为“column1”、“column2”和“column3”。
最后,使用matplotlib库绘制箱型图:
```python
data.plot(kind='box')
plt.show()
```
运行完上述代码后,就可以看到绘制出的箱型图了。需要注意的是,如果需要在一张图上绘制多个箱型图,可以将其放在同一个子图中,具体做法可以参考matplotlib库的文档。
python 箱型图所有列异常值去除
在 Python 中,可以使用 Pandas 和 Matplotlib 库来绘制箱型图并去除异常值。
首先,使用 Pandas 读取数据并绘制箱型图:
```python
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
data = pd.read_csv('data.csv')
data.boxplot()
plt.show()
```
然后,使用 Pandas 的 `quantile` 函数计算出箱型图的上下限:
```python
Q1 = data.quantile(0.25)
Q3 = data.quantile(0.75)
IQR = Q3 - Q1
upper_limit = Q3 + 1.5 * IQR
lower_limit = Q1 - 1.5 * IQR
```
最后,使用 Pandas 的筛选功能去除异常值:
```python
data = data[(data > lower_limit) & (data < upper_limit)]
```
完整代码如下:
```python
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
data = pd.read_csv('data.csv')
data.boxplot()
plt.show()
Q1 = data.quantile(0.25)
Q3 = data.quantile(0.75)
IQR = Q3 - Q1
upper_limit = Q3 + 1.5 * IQR
lower_limit = Q1 - 1.5 * IQR
data = data[(data > lower_limit) & (data < upper_limit)]
```