python定义一个函数用箱线图识别DataFram中的异常点并用插值法填充异常点

好的，以下是一个用于识别DataFrame中异常点并用插值法填充的函数：

import pandas as pd
import numpy as np

def detect_and_interpolate_outliers(df, col):
    # 计算四分位数和IQR
    q1 = df[col].quantile(0.25)
    q3 = df[col].quantile(0.75)
    iqr = q3 - q1
    
    # 计算下限和上限
    lower = q1 - 1.5 * iqr
    upper = q3 + 1.5 * iqr
    
    # 找到异常值的索引
    outliers = (df[col] < lower) | (df[col] > upper)
    
    # 如果没有异常值，则返回原始DataFrame
    if not outliers.any():
        return df
    
    # 创建插值函数
    f = lambda x: x.interpolate()
    
    # 使用插值函数填充异常值
    df[col] = df[col].apply(lambda x: np.nan if (x < lower or x > upper) else x)
    df[col] = df[col].apply(f)
    
    return df

这个函数接受一个DataFrame和一个列名作为参数。它首先计算该列的四分位数和IQR，并使用1.5倍的IQR计算出下限和上限。然后，它找到该列中的异常值，并使用插值函数对它们进行填充。最后，它返回已填充异常值的DataFrame。