python箱线图分析删除异常值

python中的箱线图可用于分析数据中的异常值。箱线图的箱体表示数据的中间50%范围，箱线表示数据的四分位数（即25%和75%）。通过观察箱形图可以判断数据集是否存在异常值。异常值会被绘制为散点，超出箱线范围的点被认为是异常值。

如果要分析并删除异常值，有两种方法：

方法1：手动删除异常值。使用箱线图显示异常值，手动查看数据并选择要删除的数据点。然后，将这些值从数据集中删除即可。

方法2：使用Python自动删除异常值。可以使用如下代码：

import pandas as pd
import numpy as np

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

Q1 = data.quantile(0.25)  # 计算数据四分位数
Q3 = data.quantile(0.75)
IQR = Q3 - Q1  # 计算四分位数间距

data = data[~((data < (Q1 - 1.5 * IQR)) | (data > (Q3 + 1.5 * IQR))).any(axis=1)]  # 删除异常值

data.to_csv('new_data.csv', index=False)  # 保存新数据文件

这里用到了pandas库和numpy库进行数据分析和处理。首先，用pandas读取数据文件。然后，用`quantile()`函数计算四分位数，用IQR变量计算四分位数间距。接下来，通过比较数据是否小于Q1 - 1.5 * IQR或大于Q3 + 1.5 * IQR来判断是否为异常值。最后，用`any()`函数删除包含异常值的数据行，保存新的数据文件。

以上是两种分析和删除异常值的方法，可以根据实际应用进行选择。