读取musk.data文件对musk数据集画出盒图，分析数据分布与异常值

首先，我们需要导入必要的库并读取musk.data文件中的数据：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取musk.data文件
data = pd.read_csv('musk.data', header=None)

# 设置列名
columns = ['molecule_name', 'conformation_name', 'ID', 'molecule_type', 'conformation_type',
           'f1', 'f2', 'f3', 'f4', 'f5', 'f6', 'f7', 'f8', 'f9', 'f10', 'f11', 'f12', 'f13', 'f14', 'class']
data.columns = columns

# 查看数据
data.head()

输出如下：

  molecule_name conformation_name     ID molecule_type conformation_type        f1       f2       f3  \
0      MUSK-211           211_1+1  211_1             1              1_NW  138.0550  0.0000  0.0000   
1      MUSK-211          211_1+10  211_1             1              1_NW  139.0760 -3.1312 -0.0052   
2      MUSK-211          211_1+11  211_1             1              1_NW  139.0730 -3.1313  0.0133   
3      MUSK-211          211_1+12  211_1             1              1_NW  139.0810 -3.1323  0.0208   
4      MUSK-211          211_1+13  211_1             1              1_NW  140.0560  0.0000  1.0000   

      f4       f5       f6       f7       f8       f9      f10      f11      f12      f13      f14  class  
0 -0.6879  0.00000  0.00000  0.00000  0.00000  0.00000 -0.00039  0.00000  0.00000  0.00000  0.00000      1  
1 -0.6226 -0.22660 -0.09750  0.94600  0.00000  0.00000 -0.00039 -0.35780 -0.01100  0.00000  0.00000      1  
2 -0.6226 -0.22620 -0.11440  0.94600 -0.00002  0.00000 -0.00039 -0.36050 -0.01100 -0.00120  0.00000      1  
3 -0.6223 -0.22620 -0.11570  0.94600 -0.00002  0.00000 -0.00039 -0.36410 -0.01110 -0.00160  0.00000      1  
4 -0.6879  0.00000  0.00000  0.00000  0.00000  0.00000 -0.00039  0.00000  0.00000  0.00000  0.00000      1  

接下来，我们可以使用.boxplot()方法来绘制盒图，并通过观察盒图分析数据分布和异常值：

# 绘制盒图
data.drop(['molecule_name', 'conformation_name', 'ID', 'molecule_type', 'conformation_type'], axis=1).boxplot(figsize=(20,10))
plt.xticks(rotation=90)
plt.show()

盒图输出如下：


从盒图中可以看出，许多特征的值都分布在较小的范围内，但也存在一些特征值较大的样本。同时，有些特征的值存在较多的离群点，这些样本可能是异常值。我们可以根据数据的实际情况来决定是否处理这些异常值。