用Jupyter异常值的检查和处理(boxplot())

在Jupyter Notebook中，Boxplot是一种常用的数据可视化工具，可以帮助我们快速检测数据集中是否存在异常值（Outliers）。Boxplot通常由五个数值构成：最小值（Q1）、下四分位数（Q2，即箱体的底部），上四分位数（Q3，箱体的顶部），以及最大值（Max）。如果数据点超出这个范围之外，尤其是远离箱体的部分，它们通常被视为异常值。

要使用`matplotlib`库中的`boxplot()`函数检查和处理异常值，你可以按照以下步骤操作：

1. 导入必要的库：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

2. 准备数据集，包括可能存在的异常值：

data = [np.random.normal(0, std, size=50) for std in range(1, 4)]  # 创建几个正态分布数据，模拟不同标准差的数据
# 添加一些人为的异常值
data.append([x * 10 for x in data[-1]])  # 将最后一个数据集乘以10作为异常值示例

3. 绘制Boxplot：

plt.figure(figsize=(8,6))
plt.boxplot(data)
plt.title('Boxplot with potential outliers')
plt.ylabel('Values')

这将显示一个盒图，其中可以看到哪些数据点被认为是异常的，因为它们位于箱子之外。

4. 处理异常值：
- **删除**：可以根据需求直接删除箱体之外的数据点。然而，这可能会丢失有价值的信息，除非有充分的理由认为它们是错误的。
- **替换**：可以考虑使用统计方法如IQR（四分位距）规则、Z-score或其他方法对异常值进行替换。例如，使用Tukey的定义（1.5倍IQR之外的数据点）来识别和处理异常值。

Q1 = np.percentile(data, 25)
Q3 = np.percentile(data, 75)
IQR = Q3 - Q1

# 根据Tukey方法计算并剔除异常值
lower_bound = Q1 - 1.5 * IQR
upper_bound = Q3 + 1.5 * IQR

# 删除或替换异常值（这里仅展示删除）
data = [x for x in data if (np.min(x) > lower_bound) and (np.max(x) < upper_bound)]