python 所有列异常值去除 箱型图

在 Python 中，可以使用 Pandas 库来加载数据并使用 Matplotlib 库来绘制箱型图以检测异常值。然后，可以使用 Pandas 库来移除异常值。

以下是一个例子：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 加载数据
df = pd.read_csv("data.csv")

# 绘制箱型图
df.boxplot()

# 查找异常值
q1 = df.quantile(0.25)
q3 = df.quantile(0.75)
iqr = q3 - q1
lower_bound = q1 - 1.5 * iqr
upper_bound = q3 + 1.5 * iqr
outliers = df[(df < lower_bound) | (df > upper_bound)]

# 移除异常值
df = df.drop(outliers.index)

# 再次绘制箱型图
df.boxplot()

# 显示图形
plt.show()

在上面的代码中，我们首先加载了一个名为 `data.csv` 的数据文件，并使用 Pandas 库创建了一个 DataFrame 对象 `df`。然后，我们使用 `df.boxplot()` 绘制了一个箱型图，并使用 IQR（四分位距）方法确定了异常值的位置。最后，我们使用 `df.drop()` 方法将异常值从 DataFrame 中移除，并再次绘制了一个箱型图来检查是否成功移除了异常值。

相关问题

python 箱型图所有列异常值去除

在 Python 中，可以使用 Pandas 和 Matplotlib 库来绘制箱型图并去除异常值。

首先，使用 Pandas 读取数据并绘制箱型图：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

data = pd.read_csv('data.csv')
data.boxplot()
plt.show()

然后，使用 Pandas 的 `quantile` 函数计算出箱型图的上下限：

Q1 = data.quantile(0.25)
Q3 = data.quantile(0.75)
IQR = Q3 - Q1
upper_limit = Q3 + 1.5 * IQR
lower_limit = Q1 - 1.5 * IQR

最后，使用 Pandas 的筛选功能去除异常值：

data = data[(data > lower_limit) & (data < upper_limit)]

完整代码如下：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

data = pd.read_csv('data.csv')
data.boxplot()
plt.show()

Q1 = data.quantile(0.25)
Q3 = data.quantile(0.75)
IQR = Q3 - Q1
upper_limit = Q3 + 1.5 * IQR
lower_limit = Q1 - 1.5 * IQR

data = data[(data > lower_limit) & (data < upper_limit)]

python 箱型图异常值去除

在 Python 中，可以使用 Pandas 和 Matplotlib 库绘制箱型图并去除异常值。假设你的数据存储在一个 Pandas 的 DataFrame 对象中，可以按照以下步骤进行箱型图异常值去除：

1. 导入 Pandas 和 Matplotlib 库：

   import pandas as pd
   import matplotlib.pyplot as plt

2. 绘制数据的箱型图：

   data_frame.boxplot(column=['column_name'])
   plt.show()

其中，`column_name` 是你要绘制箱型图的数据列名。

3. 找出箱型图中的异常值：

   q1 = data_frame['column_name'].quantile(0.25)
   q3 = data_frame['column_name'].quantile(0.75)
   iqr = q3 - q1
   upper_bound = q3 + 1.5 * iqr
   lower_bound = q1 - 1.5 * iqr
   outliers = data_frame.loc[(data_frame['column_name'] < lower_bound) | (data_frame['column_name'] > upper_bound)]

其中，`q1` 和 `q3` 分别是数据的第一四分位数和第三四分位数，`iqr` 是四分位距，`upper_bound` 和 `lower_bound` 是异常值的上下限，`outliers` 是包含异常值的 DataFrame 对象。

4. 去除异常值：

   cleaned_data = data_frame.loc[(data_frame['column_name'] >= lower_bound) & (data_frame['column_name'] <= upper_bound)]

其中，`cleaned_data` 是去除异常值后的 DataFrame 对象。

完整的代码示例：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取数据
data_frame = pd.read_csv('data.csv')

# 绘制箱型图
data_frame.boxplot(column=['column_name'])
plt.show()

# 找出异常值
q1 = data_frame['column_name'].quantile(0.25)
q3 = data_frame['column_name'].quantile(0.75)
iqr = q3 - q1
upper_bound = q3 + 1.5 * iqr
lower_bound = q1 - 1.5 * iqr
outliers = data_frame.loc[(data_frame['column_name'] < lower_bound) | (data_frame['column_name'] > upper_bound)]

# 去除异常值
cleaned_data = data_frame.loc[(data_frame['column_name'] >= lower_bound) & (data_frame['column_name'] <= upper_bound)]