python箱型图异常值替换

要替换箱型图中的异常值，可以使用以下方法：

1. 确定异常值的阈值，可以使用IQR（四分位数范围）方法或Z-Score（标准偏差）方法。

2. 对于IQR方法，异常值被定义为在上四分位数（Q3）和下四分位数（Q1）之外的数据点。阈值可以通过以下公式计算：IQR = Q3-Q1，然后将阈值设置为1.5或3倍的IQR。然后，将超过阈值的点替换为中位数。

3. 对于Z-Score方法，异常值被定义为偏离平均值超过2或3个标准偏差的数据点。然后，将超过阈值的点替换为中位数。

以下是IQR方法的示例代码：

import numpy as np
import pandas as pd

# 生成数据
data = np.random.normal(size=1000)
df = pd.DataFrame(data, columns=['values'])

# 计算Q1和Q3
Q1 = df['values'].quantile(0.25)
Q3 = df['values'].quantile(0.75)

# 计算IQR
IQR = Q3 - Q1

# 确定异常值阈值
threshold = 1.5 * IQR

# 替换异常值为中位数
df.loc[(df['values'] < Q1 - threshold) | (df['values'] > Q3 + threshold), 'values'] = df['values'].median()

这将把超过阈值的点替换为中位数。