python箱线图识别异常点并采用插值法填充异常点

在 Python 中，我们可以使用 Pandas 库来识别箱线图中的异常点，并采用插值法填充异常点。

具体的步骤如下：

1. 导入 Pandas 库：

import pandas as pd

2. 创建数据集：

data = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 31, 32, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 41, 42, 43, 44, 45, 46, 47, 48, 49, 50, 51, 52, 53, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 60, 61, 62, 63, 64, 65, 66, 67, 68, 69, 70, 71, 72, 73, 74, 75, 76, 77, 78, 79, 80, 81, 82, 83, 84, 85, 86, 87, 88, 89, 90, 91, 92, 93, 94, 95, 96, 97, 98, 99, 100, 500]

3. 将数据集转换为 Pandas 数据框：

df = pd.DataFrame(data, columns=['values'])

4. 计算上下四分位数和异常值：

Q1 = df['values'].quantile(0.25)
Q3 = df['values'].quantile(0.75)
IQR = Q3 - Q1
lower_bound = Q1 - 1.5 * IQR
upper_bound = Q3 + 1.5 * IQR
outliers = df.loc[(df['values'] < lower_bound) | (df['values'] > upper_bound)]

在上面的代码中，我们使用 `quantile` 函数来计算上下四分位数，然后使用 IQR（上下四分位距）来计算异常值的上下限。最后，我们使用 `loc` 函数来选择所有异常值。

5. 使用插值法填充异常值：

df.loc[(df['values'] < lower_bound) | (df['values'] > upper_bound)] = df['values'].interpolate()

在上面的代码中，我们使用 `interpolate` 函数来插值填充异常值。这个函数会根据异常值前后的数据点来计算一个新的值，并将其作为异常值的替代值。最后，我们使用 `loc` 函数来选择所有异常值并将其替换为插值后的值。

6. 绘制箱线图：

df.boxplot(column='values')
plt.show()

在上面的代码中，我们使用 `boxplot` 函数来绘制箱线图，并将列名设置为 `'values'`。最后，我们使用 `show` 函数来显示图形。

可以看到，在插值法填充异常值后，箱线图中不再有明显的异常点。