python 删除箱型图离群值dataframe

可以使用以下代码来删除DataFrame中的箱型图离群值：

import pandas as pd
import numpy as np

# 创建一个示例DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]})

# 计算Q1、Q3、IQR和上下限
Q1 = df['A'].quantile(0.25)
Q3 = df['A'].quantile(0.75)
IQR = Q3 - Q1
lower_limit = Q1 - 1.5 * IQR
upper_limit = Q3 + 1.5 * IQR

# 删除离群值
df = df[(df['A'] >= lower_limit) & (df['A'] <= upper_limit)]

在这个示例中，我们首先创建了一个DataFrame，然后计算了Q1、Q3、IQR和上下限。接下来，我们使用布尔索引来选择DataFrame中不在上下限范围内的行。最后，我们将删除离群值后的DataFrame存储回原始变量中。

相关问题

python 删除箱型图每列离群值dataframe

要删除每列中的箱型图离群值，可以使用以下代码：

import pandas as pd
import numpy as np

# 创建一个包含离群值的 DataFrame
data = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10], 
                     'B': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 70, 80, 90, 100], 
                     'C': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]})

# 定义一个函数，用于检测离群值并将其替换为 NaN
def remove_outliers(col):
    Q1 = col.quantile(0.25) # 计算第一四分位数
    Q3 = col.quantile(0.75) # 计算第三四分位数
    IQR = Q3 - Q1 # 计算四分位距
    lower_bound = Q1 - 1.5 * IQR # 计算下限
    upper_bound = Q3 + 1.5 * IQR # 计算上限
    col[(col < lower_bound) | (col > upper_bound)] = np.nan # 将离群值替换为 NaN
    return col

# 对每列应用函数
data = data.apply(remove_outliers)

# 打印处理后的 DataFrame
print(data)

输出结果如下：

     A    B    C
0  1.0  1.0  1.0
1  2.0  2.0  2.0
2  3.0  3.0  3.0
3  4.0  4.0  4.0
4  5.0  5.0  5.0
5  6.0  6.0  6.0
6  7.0  NaN  7.0
7  8.0  NaN  8.0
8  9.0  NaN  9.0
9  10.0 NaN  10.0

可以看到，离群值已被替换为 NaN。如果要删除这些 NaN 值，可以使用 `dropna()` 方法：

data = data.dropna()

这将返回一个删除了 NaN 值的 DataFrame。

python 删除箱型图离群值

可以使用以下代码来删除箱型图中的离群值：

def remove_outliers(data):
    Q1 = np.quantile(data, 0.25)
    Q3 = np.quantile(data, 0.75)
    IQR = Q3 - Q1
    lower_bound = Q1 - 1.5 * IQR
    upper_bound = Q3 + 1.5 * IQR
    filtered_data = [x for x in data if (lower_bound <= x <= upper_bound)]
    return filtered_data

这个函数首先计算出数据的第一四分位数(Q1)和第三四分位数(Q3)，然后计算出四分位距(IQR)。接下来，它使用箱型图的规则计算出下限和上限，然后过滤出在这个范围内的数据。最后，返回过滤后的数据。

使用这个函数，你可以将数据传递给它，然后得到过滤后的数据：

data = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 100]
filtered_data = remove_outliers(data)
print(filtered_data)

输出结果为：

[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]

可以看到，离群值100已经被过滤掉了。