boxplot 异常值
时间: 2023-12-31 13:01:59 浏览: 21
在 boxplot 中,异常值指的是距离箱线(即上四分位数和下四分位数之间的框)超过1.5倍四分位距(即上下四分位数之差的1.5倍)的数据点。异常值通常表示数据中的极端值或者数据采集过程中的错误。
在使用 boxplot 进行数据分析时,可以选择将异常值保留或者删除。如果要保留异常值,则可以使用 boxplot 的 whis 参数来调整判断异常值的标准,例如将 whis 参数设置为3则表示距离箱线超过3倍四分位距的数据点都被视为异常值。如果要删除异常值,则可以使用 pandas 库中的 dropna() 或者 fillna() 等函数将异常值删除或者替换为其他值。但是需要注意的是,删除或者保留异常值都可能会对数据分析结果产生影响,需要谨慎处理。
相关问题
r语言boxplot函数异常值检验
在R语言中,我们可以使用boxplot函数来绘制箱线图,并且可以通过参数来进行异常值检验。
首先,我们需要了解箱线图的构成,箱线图由以下几部分组成:
1. 最大值和最小值:箱线图的两端表示数据的最大值和最小值。
2. 上四分位数(Q3)和下四分位数(Q1):箱线图的箱体表示数据的四分位数,即将数据按大小排序后,将其划分为四等份,其中上四分位数表示数据的前75%的中位数,下四分位数表示数据的后25%的中位数。
3. 中位数(Q2):箱线图的箱体中央线表示数据的中位数,即将数据按大小排序后,位于中间的数值。
4. 异常值(outliers):箱线图中的点表示数据中的异常值,即与其他数据相比较为极端的值。
接下来,我们可以使用boxplot函数的参数来进行异常值检验:
1. notch:是否绘制缺口,如果数据的中位数不在箱体中央线上,则绘制缺口。
2. varwidth:是否根据箱体的大小调整箱体宽度。
3. outline:是否将异常值绘制为点,如果为FALSE,则不绘制异常值。
4. range:在计算异常值时,是否使用1.5倍的四分位距。
例如,我们可以使用以下代码来绘制箱线图并进行异常值检验:
```
# 生成随机数据
data <- rnorm(100)
# 绘制箱线图并进行异常值检验
boxplot(data, notch=TRUE, varwidth=TRUE, outline=TRUE, range=1.5)
```
在绘制完箱线图后,我们可以根据图中的点来判断是否存在异常值,如果存在,则需要进一步分析和处理。
matlab的boxplot获取异常值的值
在MATLAB中,可以使用boxplot函数生成箱线图。要获取箱线图中的异常值,可以使用boxplot函数的输出参数。具体地说,boxplot函数的输出参数是一个包含以下元素的结构体数组:
- `stats`:包含各组数据的统计量,如中位数、四分位数等。
- `whisker`:包含箱线图中的须线信息,包括上下四分位数、最大值、最小值等。
- `outliers`:包含箱线图中的异常值。
因此,要获取异常值,可以使用以下代码:
```matlab
data = randn(100, 4); % 生成随机数据
[bplot, stats] = boxplot(data); % 生成箱线图并获取输出参数
outliers = bplot.outliers; % 获取异常值
```
其中,`data`是输入数据,`bplot`是boxplot函数的输出参数,`outliers`是包含所有异常值的向量。