python箱型图得出的异常值使用中位数替换

在Python中，可以使用pandas或numpy库来生成箱型图并处理异常值。如果要使用中位数替换异常值，可以按照以下步骤操作：

1. 导入pandas或numpy库

import pandas as pd

或者

import numpy as np

2. 读取数据集并生成箱型图

df = pd.read_csv('data.csv')
df.boxplot()

或者

data = np.genfromtxt('data.csv', delimiter=',')
plt.boxplot(data)

3. 找出异常值的位置

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

4. 使用中位数替换异常值

df.loc[(df['column_name'] < lower_bound) | (df['column_name'] > upper_bound), 'column_name'] = df['column_name'].median()

请注意，这种方法仅适用于数值型数据，且仅适用于小部分的异常值。如果异常值占比较大，或者数据类型为分类数据，建议使用其他方法处理异常值。