python 数据集异常值分析 箱型图

箱型图是一种常用的数据可视化方式，用于展示数据的分布情况和异常值。在 Python，可以使用 matplotlib 库绘制箱型图。

以下是一个简单的例子，展示如何使用箱型图分析数据集中的异常值：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 生成随机数据
data = np.random.normal(0, 1, 100)

# 添加一个异常值
data = np.append(data, 10)

# 绘制箱型图
plt.boxplot(data)

# 显示图形
plt.show()

在上面的例子中，我们生成了一个包含 100 个标准正态分布随机数的数据集，并添加了一个值为 10 的异常值。然后，使用 `plt.boxplot()` 函数绘制了箱型图。运行代码后，我们可以看到图形中有一条竖线，表示数据集中的异常值。

通过观察箱型图，我们可以了解数据的分布情况、中位数、四分位数、异常值等信息，从而更好地分析数据集。

相关问题

python使用箱型图删除异常值

箱型图是一种可视化工具，可以用于检测数据集中的异常值。在 Python 中，可以使用 Matplotlib 数据可视化库来绘制箱型图，并使用 NumPy 数据处理库来删除异常值。

以下是使用 Python 代码绘制箱型图并删除异常值的步骤：

1. 导入需要的库

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

2. 创建数据集

data = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 100]

3. 绘制箱型图

plt.boxplot(data)
plt.show()

4. 根据箱型图的结果判断哪些数据点是异常值，并将其从数据集中删除

q1 = np.percentile(data, 25)
q3 = np.percentile(data, 75)
iqr = q3 - q1
lower_bound = q1 - 1.5 * iqr
upper_bound = q3 + 1.5 * iqr
new_data = [x for x in data if x >= lower_bound and x <= upper_bound]

在上面的代码中，首先计算了数据集的四分位数（Q1 和 Q3）和四分位距（IQR），然后使用这些值计算了下限（lower bound）和上限（upper bound）。最后，使用列表推导式将数据集中的异常值删除，并将结果存储在变量 new_data 中。

现在，new_data 中的数据集就已经没有异常值了。

python 找到箱型图每列数据异常值并用均值替换

首先，你可以使用 pandas 库读取数据集并绘制箱型图，找出每列数据的异常值。假设你的数据集为 `data`，可以使用以下代码绘制箱型图：

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

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

# 绘制箱型图
data.boxplot()
plt.show()

接下来，你可以使用 numpy 库计算每列数据的上下四分位数和异常值边界。在此，我们假设异常值的边界是上下四分位数之外的 1.5 倍标准差。然后，你可以将每个异常值替换为该列的均值。

# 计算上下四分位数和异常值边界
Q1 = data.quantile(0.25)
Q3 = data.quantile(0.75)
IQR = Q3 - Q1
lower_bound = Q1 - 1.5 * IQR
upper_bound = Q3 + 1.5 * IQR

# 替换异常值为均值
for col in data.columns:
    is_outlier = (data[col] < lower_bound[col]) | (data[col] > upper_bound[col])
    if is_outlier.any():
        data.loc[is_outlier, col] = np.mean(data[col])

最后，你可以使用 pandas 库将修改后的数据集保存到文件中。

# 保存修改后的数据集
data.to_csv('data_cleaned.csv', index=False)