matplot 箱线图 outliers
时间: 2023-12-28 19:01:35 浏览: 33
箱线图是一种用于展示数据分布和离群值的可视化工具。在箱线图中,数据被分为四分位数,其中上下四分位数构成了箱体,中间的线代表了中位数。在这个图中,离群值通常用小圆点或者星号来表示。
箱线图可以很好地展示数据的分布情况,同时也能够直观地识别离群值。离群值是指与大部分数据分布明显不同的数值,它们可能是由于数据采集错误、异常情况或者真实的极端数值所导致。通过箱线图,我们可以很容易地识别这些离群值,从而对数据进行更准确的分析。
在 matplot 中绘制箱线图也很简单,可以使用 matplotlib 库中的 boxplot() 函数来实现。在画箱线图的时候,如果数据集包含了离群值,那么离群值会显示在箱线图之外的位置。我们可以通过设置 whis 参数来定义离群值的显示范围,通过设置 showfliers 参数为 False 来隐藏离群值的显示。
综上所述,箱线图是一种很好的数据可视化工具,可以直观地展示数据的分布情况,并且能够帮助我们识别和处理离群值。在 matplot 中绘制箱线图也是很简单的,通过合适的设置参数,我们可以更好地展示离群值的情况。
相关问题
python 箱线图异常值
Python 中的箱线图可以通过 Matplotlib 库的 boxplot() 函数绘制。在绘制箱线图时,异常值需要进行特殊处理。具体的处理方式如下:
1. 确定离群值的边界:根据 Tukey's fences 方法,将数据集中 25% 和 75% 之间的值定义为箱体,计算箱体上下边界距离箱体顶部和底部 1.5 倍 IQR(即四分位距)的距离,这两个距离就是异常值的上下边界。
2. 绘制箱线图时,将边界之外的异常值单独绘制出来,可以使用 Matplotlib 的 fliersize 参数设置异常值的大小和颜色。
以下是一个示例代码,展示如何处理箱线图中的异常值:
```
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
data = np.random.normal(size=100)
# 计算四分位数和异常值边界
q1 = np.percentile(data, 25)
q3 = np.percentile(data, 75)
iqr = q3 - q1
upper_bound = q3 + 1.5 * iqr
lower_bound = q1 - 1.5 * iqr
# 绘制箱线图并标注异常值
fig, ax = plt.subplots()
ax.boxplot(data, flierprops={'markersize': 5, 'marker': 'o', 'markerfacecolor': 'red', 'markeredgecolor': 'red'})
ax.set_title('Box plot with outliers')
ax.axhline(y=upper_bound, color='gray', linestyle='--')
ax.axhline(y=lower_bound, color='gray', linestyle='--')
plt.show()
```
运行以上代码会得到一个带有异常值的箱线图。注意,在实际应用中,需要根据数据集的特点和分布情况,灵活选择合适的异常值处理方法。
pandas箱线图删除异常值
要删除 pandas 箱线图中的异常值,可以使用以下步骤:
1. 导入 pandas 和 matplotlib.pyplot 库:
```python
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
```
2. 读取数据集并创建箱线图:
```python
data = pd.read_csv('data.csv') # 替换为你的数据集路径
data.boxplot()
plt.show()
```
这将创建一个包含所有列的箱线图。
3. 查找异常值:
使用统计学概念中的箱线图规则来确定异常值。根据这些规则,异常值定义为箱线图中的低于下四分位数(Q1)1.5倍 IQR(Q3 - Q1)或高于上四分位数(Q3)1.5倍 IQR 的值。
```python
Q1 = data.quantile(0.25)
Q3 = data.quantile(0.75)
IQR = Q3 - Q1
lower_bound = Q1 - 1.5 * IQR
upper_bound = Q3 + 1.5 * IQR
outliers = data[(data < lower_bound) | (data > upper_bound)]
```
4. 删除异常值:
可以选择删除异常值或者将它们替换为缺失值(NaN)。以下是删除异常值的示例代码:
```python
data_no_outliers = data[~((data < lower_bound) | (data > upper_bound)).any(axis=1)]
```
这将创建一个新的数据集 `data_no_outliers`,其中不包含异常值。
请注意,执行此操作可能会导致数据丢失。因此,在删除异常值之前,请确保仔细检查数据,并确定是否有必要删除异常值。