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
时间: 2024-05-06 17:17:04 浏览: 8
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:
```python
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:
```python
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:
```python
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:
```python
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:
```python
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查找Dataframe中每一列的异常值,并输出
可以使用以下代码来查找DataFrame中每一列的异常值:
```python
import pandas as pd
# 创建一个包含异常值的DataFrame
data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5, 6],
'B': [2, 4, 6, 8, 10, 12],
'C': [3, 6, 9, 12, 15, 18],
'D': [4, 8, 16, 32, 64, 128],
'E': [1, 2, 3, 4, 5, 1000]}
df = pd.DataFrame(data)
# 定义一个函数来查找异常值
def find_outliers(column):
q1 = column.quantile(0.25)
q3 = column.quantile(0.75)
iqr = q3 - q1
outliers = column[(column < q1 - 1.5 * iqr) | (column > q3 + 1.5 * iqr)]
return outliers
# 对每一列应用函数并输出结果
for col in df.columns:
outliers = find_outliers(df[col])
if len(outliers) > 0:
print("Column {} has outliers: {}".format(col, outliers.tolist()))
else:
print("Column {} has no outliers".format(col))
```
该代码首先创建一个包含异常值的DataFrame,然后定义了一个函数 `find_outliers()` 来查找每一列的异常值。该函数使用四分位数和四分位距(IQR)来计算异常值,并返回一个包含异常值的Series对象。
接下来,对于每一列,我们都应用 `find_outliers()` 函数,并输出结果。如果该列中有异常值,则输出异常值的列表。否则,输出该列没有异常值。