异常值检测中怎么读取csv文件

在异常值检测中，读取CSV文件通常包含以下几个步骤：

1. 导入库：首先，需要导入Python的数据处理库如pandas，它提供了一种方便的方式来操作CSV文件。

import pandas as pd

2. 加载数据：然后使用`read_csv()`函数加载CSV文件。假设文件名为"data.csv"，并且在当前工作目录下。

data = pd.read_csv("data.csv")

3. 数据预览：查看数据前几行，确认是否已成功加载，同时可以初步了解数据分布，寻找潜在的异常值线索。

print(data.head())

4. 分析数据：对数据进行描述性统计分析，比如计算均值、标准差等，这些可以帮助识别数值型数据集中远离平均值的点。

5. 异常值检测算法：应用统计方法（如Z-score、IQR（四分位数范围）或基于机器学习的方法），设置阈值来识别潜在的异常值。

# 使用Z-score为例
z_scores = (data - data.mean()) / data.std()
outliers = z_scores.abs() > 3  # 常见的阈值是3，超过这个阈值则视为异常

6. 可视化检查：使用散点图或箱线图可视化数据和检测出的异常值。

import matplotlib.pyplot as plt
plt.boxplot(data, whis=[0, 100])
plt.show()