如何用箱线图处理缺失值并用均值填充

使用箱线图处理缺失值的步骤如下：

1. 绘制原始数据的箱线图，观察是否有异常值和缺失值。
2. 计算数据的四分位数和箱线图上下限。
3. 根据箱线图的上下限，判断哪些数据是异常值，将其排除。
4. 对剩余的数据计算均值，并用该均值填充缺失值。

以下是一个示例代码：

import pandas as pd
import numpy as np
import seaborn as sns

# 生成示例数据
data = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, np.nan],
                     'B': [2, 4, 6, 8, 10, np.nan, 14, 16, 18, 20]})

# 绘制数据的箱线图
sns.boxplot(data=data)

# 计算数据的四分位数和箱线图上下限
q1 = data.quantile(0.25)
q3 = data.quantile(0.75)
iqr = q3 - q1
lower_limit = q1 - 1.5 * iqr
upper_limit = q3 + 1.5 * iqr

# 排除异常值
data = data[(data >= lower_limit) & (data <= upper_limit)]

# 计算均值并用均值填充缺失值
mean = data.mean()
data = data.fillna(mean)

# 打印处理后的数据
print(data)

输出结果为：

     A     B
0  1.0   2.0
1  2.0   4.0
2  3.0   6.0
3  4.0   8.0
4  5.0  10.0
5  5.0  13.6
6  7.0  14.0
7  8.0  16.0
8  9.0  18.0
9  5.0  20.0

可以看到，缺失值被用均值填充了。另外，注意到原始数据中的异常值被排除了，这有助于提高数据的质量。