python 删除箱型图离群值

可以使用以下代码来删除箱型图中的离群值：

def remove_outliers(data):
    Q1 = np.quantile(data, 0.25)
    Q3 = np.quantile(data, 0.75)
    IQR = Q3 - Q1
    lower_bound = Q1 - 1.5 * IQR
    upper_bound = Q3 + 1.5 * IQR
    filtered_data = [x for x in data if (lower_bound <= x <= upper_bound)]
    return filtered_data

这个函数首先计算出数据的第一四分位数(Q1)和第三四分位数(Q3)，然后计算出四分位距(IQR)。接下来，它使用箱型图的规则计算出下限和上限，然后过滤出在这个范围内的数据。最后，返回过滤后的数据。

使用这个函数，你可以将数据传递给它，然后得到过滤后的数据：

data = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 100]
filtered_data = remove_outliers(data)
print(filtered_data)

输出结果为：

[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]

可以看到，离群值100已经被过滤掉了。

相关问题

python 删除箱型图离群值dataframe

可以使用以下代码来删除DataFrame中的箱型图离群值：

import pandas as pd
import numpy as np

# 创建一个示例DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]})

# 计算Q1、Q3、IQR和上下限
Q1 = df['A'].quantile(0.25)
Q3 = df['A'].quantile(0.75)
IQR = Q3 - Q1
lower_limit = Q1 - 1.5 * IQR
upper_limit = Q3 + 1.5 * IQR

# 删除离群值
df = df[(df['A'] >= lower_limit) & (df['A'] <= upper_limit)]

在这个示例中，我们首先创建了一个DataFrame，然后计算了Q1、Q3、IQR和上下限。接下来，我们使用布尔索引来选择DataFrame中不在上下限范围内的行。最后，我们将删除离群值后的DataFrame存储回原始变量中。

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。