在python中绘制箱型图判断一个300*1000的pandas dataframe中哪些是异常值，并删掉异常值

在Python中，可以使用pandas和matplotlib库来绘制箱型图，并且可以使用numpy库来计算异常值。

首先，导入所需的库：

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

然后，读取数据并绘制箱型图：

data = pd.read_csv('data.csv')  # 读取数据
plt.boxplot(data.values)  # 绘制箱型图
plt.show()  # 显示图形

接着，计算异常值并删除：

Q1 = data.quantile(0.25)  # 计算下四分位数
Q3 = data.quantile(0.75)  # 计算上四分位数
IQR = Q3 - Q1  # 计算四分位距
low_bound = Q1 - 1.5 * IQR  # 计算下界
up_bound = Q3 + 1.5 * IQR  # 计算上界

# 删除异常值
data = data[(data >= low_bound) & (data <= up_bound)]

最后，可以再次绘制箱型图来检查是否成功删除了异常值：

plt.boxplot(data.values)
plt.show()

注意，这里假设数据中只包含数值型数据，如果数据中还包含其他类型的数据（例如字符串、日期等），需要先将其剔除。

相关问题

python中Dataframe中有异常值怎么查找并将异常值删除

可以使用pandas库来处理Dataframe中的异常值，具体步骤如下：

1. 查找异常值：可以使用describe()函数查看每列的统计信息，例如均值、标准差、最小值、最大值等。根据这些统计信息可以判断出哪些值是异常值。

2. 将异常值替换为NaN：可以使用replace()函数，将异常值替换为NaN，然后利用dropna()函数删除包含NaN值的行或列。

3. 删除包含NaN值的行或列：可以使用dropna()函数删除包含NaN值的行或列。

下面是一个简单的示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个包含异常值的Dataframe
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5, 6],
                   'B': [2, 3, 4, 5, 6, 7],
                   'C': [1, 2, 3, 4, 5, 100]}) # 注意C列中有一个异常值100

# 查找异常值
print(df.describe())

# 将异常值替换为NaN
df = df.replace(100, pd.np.nan)

# 删除包含NaN值的行或列
df = df.dropna(axis=0) # 删除包含NaN值的行

print(df)

输出：

              A         B           C
count  6.000000  6.000000    6.000000
mean   3.500000  4.500000   18.333333
std    1.870829  1.870829   38.625787
min    1.000000  2.000000    1.000000
25%    2.250000  3.250000    2.250000
50%    3.500000  4.500000    3.500000
75%    4.750000  5.750000    4.750000
max    6.000000  7.000000  100.000000

     A  B    C
0  1.0  2  1.0
1  2.0  3  2.0
2  3.0  4  3.0
3  4.0  5  4.0
4  5.0  6  5.0

python中Dataframe中有异常值怎么查找并将异常值删

可以使用以下步骤来查找并将Dataframe中的异常值删除：

1. 使用describe()函数查看每个列的统计数据，包括均值、标准差、最小值、最大值等等。
2. 使用boxplot()函数绘制箱线图，观察是否存在离群值，即超出箱线图须部的数据点。
3. 对于数值型数据，可以使用z-score方法或者IQR方法来识别离群值。z-score方法是通过计算每个数据点与其均值之间的差异，并将其除以标准差来计算z-score值，如果z-score值超过一定阈值，则该数据点被认为是离群值。IQR方法是通过计算数据的四分位数范围（即Q3 - Q1），并将该范围乘以一个阈值来确定是否为离群值。
4. 找到异常值后，可以使用drop()函数将它们从Dataframe中删除。

下面是一个简单的示例代码，使用z-score方法来查找和删除Dataframe中的异常值：

import pandas as pd
import numpy as np

# 创建一个包含异常值的Dataframe
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11],
                   'B': [10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90, 100, 110]})

# 计算z-score值
z_scores = np.abs((df - df.mean()) / df.std())

# 删除z-score值大于3的行
df = df[(z_scores < 3).all(axis=1)]