使用python通过箱线图去除数据集data.csv的异常值

可以使用Python中的pandas和matplotlib库来绘制箱线图并去除异常值。以下是一个简单的例子：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取数据集
df = pd.read_csv('data.csv')

# 绘制箱线图
plt.boxplot(df['column_name'])

# 查找异常值
q1 = df['column_name'].quantile(0.25)
q3 = df['column_name'].quantile(0.75)
iqr = q3 - q1
lower_bound = q1 - 1.5*iqr
upper_bound = q3 + 1.5*iqr
outliers = df[(df['column_name'] < lower_bound) | (df['column_name'] > upper_bound)]

# 去除异常值
df = df[(df['column_name'] >= lower_bound) & (df['column_name'] <= upper_bound)]

这里假定数据集中需要去除异常值的列名为“column_name”，可以根据实际情况进行修改。`q1`和`q3`分别代表数据集的第一四分位数和第三四分位数，`iqr`为四分位距，`lower_bound`和`upper_bound`为异常值的上下边界。最后，根据上下边界筛选出数据集中的非异常值。

相关问题

使用python完成以下操作；1.读取文件city_temperature.csv，查看数据集形状和各列数据的缺失值总量 2.查看有缺失值的所有记录情况 3.用你认为最合理的方法处理日期缺失值和年月日异常值，查看处理后数据集形状，并将处理后的数据保存在文件data_temp_D.csv中 4.利用箱线图查看2019年1月广州市异常气温数据 5.将所有日均气温低于-700C的值设置为异常值，用NaN填充 6.查看巴黎市（Paris）2016年3月的异常气温记录，并在原表中删除 7.将原表中所有气温异常值用前一条记录填充，并将处理后的数据保存在文件data_temp_T.csv中

好的，以下是使用Python完成以上操作的代码和步骤：

1. 读取文件city_temperature.csv，查看数据集形状和各列数据的缺失值总量

import pandas as pd

# 读取csv文件
df = pd.read_csv('city_temperature.csv')

# 查看数据集形状
print('数据集形状：', df.shape)

# 查看各列数据的缺失值总量
print('各列数据的缺失值总量：\n', df.isnull().sum())

2. 查看有缺失值的所有记录情况

# 查看有缺失值的所有记录情况
print('有缺失值的记录情况：\n', df[df.isnull().T.any().T])

3. 用你认为最合理的方法处理日期缺失值和年月日异常值，查看处理后数据集形状，并将处理后的数据保存在文件data_temp_D.csv中

# 处理日期缺失值和年月日异常值
df['datetime'] = pd.to_datetime(df['datetime'], errors='coerce')
df = df[df['datetime'].notnull()]
df = df[df['datetime'].dt.year.between(1949, 2019)]
df = df[df['datetime'].dt.month.between(1, 12)]
df = df[df['datetime'].dt.day.between(1, 31)]

# 查看处理后数据集形状
print('处理后数据集形状：', df.shape)

# 将处理后的数据保存在文件data_temp_D.csv中
df.to_csv('data_temp_D.csv', index=False)

4. 利用箱线图查看2019年1月广州市异常气温数据

import matplotlib.pyplot as plt

# 选择2019年1月广州市的数据
gz_201901 = df[(df['City'] == 'Guangzhou') & (df['datetime'].dt.year == 2019) & (df['datetime'].dt.month == 1)]

# 绘制箱线图
plt.boxplot(gz_201901['AvgTemperature'])
plt.show()

5. 将所有日均气温低于-70°C的值设置为异常值，用NaN填充

# 将所有日均气温低于-70°C的值设置为异常值，用NaN填充
df.loc[df['AvgTemperature'] < -70, 'AvgTemperature'] = np.nan

6. 查看巴黎市（Paris）2016年3月的异常气温记录，并在原表中删除

# 选择巴黎市（Paris）2016年3月的数据
paris_201603 = df[(df['City'] == 'Paris') & (df['datetime'].dt.year == 2016) & (df['datetime'].dt.month == 3)]

# 查看异常气温记录
print('巴黎市（Paris）2016年3月的异常气温记录：\n', paris_201603[paris_201603['AvgTemperature'] > 35])

# 在原表中删除异常气温记录
df = df.drop(paris_201603[paris_201603['AvgTemperature'] > 35].index)

7. 将原表中所有气温异常值用前一条记录填充，并将处理后的数据保存在文件data_temp_T.csv中

# 将原表中所有气温异常值用前一条记录填充
df['AvgTemperature'] = df['AvgTemperature'].fillna(method='ffill')

# 将处理后的数据保存在文件data_temp_T.csv中
df.to_csv('data_temp_T.csv', index=False)

以上就是使用Python完成题目所需操作的代码和步骤，希望能对您有所帮助。

python箱线图去除异常值

在 Python 中，可以使用以下步骤来去除箱线图中的异常值：

1. 导入所需的库和模块：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

2. 读取数据并绘制箱线图：

data = pd.read_csv('data.csv')
plt.boxplot(data)

3. 使用 numpy 库的 percentile 函数来计算上下四分位数：

import numpy as np

q1 = np.percentile(data, 25)
q3 = np.percentile(data, 75)

4. 计算四分位距（IQR）：

iqr = q3 - q1

5. 定义异常值的上下限：

upper_limit = q3 + 1.5 * iqr
lower_limit = q1 - 1.5 * iqr

6. 从数据中删除异常值：

data = data[(data >= lower_limit) & (data <= upper_limit)]

7. 重新绘制箱线图以查看删除异常值后的数据分布情况：

plt.boxplot(data)

注意，上述代码假设数据文件为 'data.csv'，你需要将其替换为实际使用的数据文件名。此外，这里假设数据是一维的，如果是二维的，则需要根据需要对每个维度分别计算四分位数和上下限。