python箱型图进行数据异常分析

箱型图（Box Plot）是一种用于展示数据分布情况的图表，可以帮助我们快速地发现数据中的异常值或离群点。Python中可以使用matplotlib库或seaborn库来绘制箱型图。

下面是一个使用matplotlib库绘制箱型图的例子：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 生成随机数据
np.random.seed(123)
data = np.random.normal(0, 1, size=100)

# 绘制箱型图
fig, ax = plt.subplots()
ax.boxplot(data)
plt.show()

上述代码中，首先使用numpy库生成了100个符合标准正态分布的随机数。然后使用matplotlib库中的boxplot函数绘制了这些数据的箱型图。最后调用show函数显示图表。

如果数据中存在异常值或离群点，箱型图会将它们单独标记出来。可以根据这些标记来进一步分析数据的异常情况。

相关问题

python 数据集异常值分析 箱型图

箱型图是一种常用的数据可视化方式，用于展示数据的分布情况和异常值。在 Python，可以使用 matplotlib 库绘制箱型图。

以下是一个简单的例子，展示如何使用箱型图分析数据集中的异常值：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 生成随机数据
data = np.random.normal(0, 1, 100)

# 添加一个异常值
data = np.append(data, 10)

# 绘制箱型图
plt.boxplot(data)

# 显示图形
plt.show()

在上面的例子中，我们生成了一个包含 100 个标准正态分布随机数的数据集，并添加了一个值为 10 的异常值。然后，使用 `plt.boxplot()` 函数绘制了箱型图。运行代码后，我们可以看到图形中有一条竖线，表示数据集中的异常值。

通过观察箱型图，我们可以了解数据的分布情况、中位数、四分位数、异常值等信息，从而更好地分析数据集。

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)]