用箱线图对csv文件中每列的异常值进行输出代码

以下是使用Python中的pandas和matplotlib库进行箱线图绘制和异常值检测的代码：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取csv文件
data = pd.read_csv('data.csv')

# 绘制箱线图
data.boxplot()

# 检测每列的异常值
for column in data.columns:
    q1 = data[column].quantile(0.25)
    q3 = data[column].quantile(0.75)
    iqr = q3 - q1
    lower_bound = q1 - 1.5 * iqr
    upper_bound = q3 + 1.5 * iqr
    outliers = data[(data[column] < lower_bound) | (data[column] > upper_bound)]
    if not outliers.empty:
        print('Column {} has outliers:'.format(column))
        print(outliers)
        
# 显示图表
plt.show()

该代码通过pandas读取csv文件，然后使用boxplot()方法绘制箱线图。接着，对于每列，通过计算四分位数和箱线图的IQR（四分位距）来确定异常值的上下限。最后，使用pandas的布尔索引来检测每列的异常值并输出。最后，使用matplotlib库中的show()方法显示图表。