python如何实现iqr异常识别
时间: 2023-09-30 10:09:44 浏览: 63
IQR(四分位数间距)是一种用于识别异常值的统计方法,通过计算数据的上四分位数(Q3)和下四分位数(Q1),然后计算IQR = Q3 - Q1,根据IQR来判断数据是否存在异常值。
Python可以使用以下步骤来实现IQR异常值检测:
1. 读取数据并排序。
2. 计算数据的上四分位数(Q3)和下四分位数(Q1)。
3. 计算IQR = Q3 - Q1。
4. 计算上限和下限,上限=Q3 + k*IQR,下限=Q1 - k*IQR,其中k是一个可调参数,通常为1.5或3。
5. 根据上限和下限判断是否存在异常值。
以下是Python代码示例:
```python
import numpy as np
def iqr_outlier_detection(data, k=1.5):
# 计算Q1、Q3和IQR
q1 = np.percentile(data, 25)
q3 = np.percentile(data, 75)
iqr = q3 - q1
# 计算上限和下限
upper_limit = q3 + k * iqr
lower_limit = q1 - k * iqr
# 判断是否存在异常值
outliers = []
for x in data:
if x > upper_limit or x < lower_limit:
outliers.append(x)
return outliers
```
使用示例:
```python
data = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 20]
outliers = iqr_outlier_detection(data)
print(outliers) # [20]
```
此处,数据集中的20被判断为异常值。