python中实现分析处理anscombe数据集中的异常值

在Python中，我们可以使用Pandas库来加载Anscombe's quartet数据集，这是一个著名的统计学例子，展示了四个看起来非常相似的数据集，但实际上它们之间的统计特性有所不同。对于异常值的分析处理，可以按照以下步骤：

1. **导入所需库**：

   import pandas as pd
   import numpy as np
   from scipy import stats
   import seaborn as sns
   import matplotlib.pyplot as plt

2. **加载数据**：

   url = "https://raw.githubusercontent.com/mwaskom/seaborn-data/master/anscombe.csv"
   df = pd.read_csv(url)

3. **检查数据集**：
确认是否存在任何显著的异常值，可以使用`describe()`或`boxplot()`函数：

   df.describe(include='all')
   sns.boxplot(data=df)

4. **识别异常值**：
可能会使用Z-score、IQR（四分位距）或其他统计方法来识别离群点。例如，计算并过滤Z-score超过某个阈值的数据点：

   z_scores = stats.zscore(df)
   outliers = np.abs(z_scores) > 3  # 常见的阈值设定为3
   df_outliers = df[outliers]

5. **可视化异常值**：
可以使用散点图查看哪些点被认为是异常的：

   sns.scatterplot(x="x", y="y", data=df[outliers])

6. **处理异常值**：
可以选择删除、替换（如使用平均值、中位数等）或记录它们以便后续分析。这里删除异常值的例子：

   df_cleaned = df[~outliers].reset_index(drop=True)