python查找异常值

在Python中，查找数据集中的异常值（Outliers）通常涉及到对数值数据集进行统计分析和可视化检查。以下是一些常用的方法：

1. **箱线图（Boxplot）**：箱线图能直观地显示数据分布的四分位数范围，异常值会被标记在箱子之外的数据点。

   import matplotlib.pyplot as plt
   sns.boxplot(data=df_column)

2. **Z-score / IQR (Interquartile Range)**：计算每个数据点与平均数的距离除以标准差或IQR（上四分位数减下四分位数）。超过一定阈值（如3或4）的数据被认为是异常值。

   from scipy import stats
   z_scores = stats.zscore(df_column)
   outliers = np.abs(z_scores) > 3

3. **使用sklearn库的IsolationForest**：这是一种基于树模型的算法，用于识别离群值。

   from sklearn.ensemble import IsolationForest
   clf = IsolationForest(contamination=0.1)
   outlier_labels = clf.fit_predict(df_column)

4. **数据库自连接查询**：如果你的数据存储在数据库中，可以利用SQL查询找出与其他记录差异较大的数据。

注意，异常值的判断依赖于具体业务背景和数据特性，并不是所有“离群”的数据都一定是异常值，有时候它们可能是有价值的信息。