使用notebook进行数据异常值检测2（箱型图），只显示12个月数据，去除year数据

在Jupyter Notebook中，你可以使用箱线图（Boxplot）来进行数据异常值检测，尤其适用于数值型数据。如果你只想展示过去12个月的数据，并且不希望显示year列，可以按照以下步骤操作：

1. **筛选数据**：首先，从数据集中提取前12个月的数据。假设你已经设置了'year'为行索引，可以用`head(12)`或`tail(-12)`（如果年份是从后向前计数）获取最近12个月的数据。

last_12_months_data = data.iloc[:12]  # 或者 data.iloc[-12:] 如果年份是从后向前计数

2. **绘制箱型图**：使用Pandas的`boxplot()`方法，传入筛选出的'your_column_name'（替换为你要分析的实际列名）。

plt.figure(figsize=(10,6))
last_12_months_data['your_column_name'].plot(kind='box')
plt.title('Last 12 Months Data Boxplot')
plt.xlabel('Month (without year)')
plt.ylabel('Your Column Name')
plt.show()

这将生成一个箱型图，显示每个月该列数据的分布情况，异常值通常出现在箱子之外的点上。