使用jupyter notebook根据已有数据集画出箱型图判断并找出异常值,将所有正常值输出到一个csv文件中
时间: 2024-03-26 08:34:14 浏览: 16
好的,您可以按照以下步骤操作:
1. 导入需要的库:pandas、matplotlib等。
2. 读取数据集到pandas DataFrame中。
3. 使用pandas的boxplot()函数画出箱型图。
4. 使用pandas的describe()函数获取数据集的统计信息,包括平均值、标准差、最小值、最大值等。
5. 根据箱型图和统计信息判断是否存在异常值,并将异常值从DataFrame中删除。
6. 将所有正常值输出到一个csv文件中。
下面是具体的代码实现:
```python
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
# 读取数据集到pandas DataFrame中
df = pd.read_csv('data.csv')
# 使用pandas的boxplot()函数画出箱型图
df.boxplot()
# 使用pandas的describe()函数获取数据集的统计信息
desc = df.describe()
# 根据箱型图和统计信息判断是否存在异常值,并将异常值从DataFrame中删除
q1 = desc.loc['25%']
q3 = desc.loc['75%']
iqr = q3 - q1
lower_bound = q1 - 1.5 * iqr
upper_bound = q3 + 1.5 * iqr
df_normal = df[(df >= lower_bound) & (df <= upper_bound)].dropna()
# 将所有正常值输出到一个csv文件中
df_normal.to_csv('normal_data.csv', index=False)
```
上述代码中,假设数据集文件名为"data.csv",输出文件名为"normal_data.csv"。您需要将代码中的文件名改为您实际使用的文件名。此外,如果您想要保存箱型图,可以在boxplot()函数中添加参数“showfliers=False”来隐藏异常值,并使用savefig()函数将图形保存到文件中。