利用箱线图及插值法处理数据挖掘中的异常值和空值

资源摘要信息:"数据挖掘-Python-箱线图方法查找出数据表中异常值，并利用拉格朗日插值法和牛顿插值法补充空值（数据表+源码+报告）" 在数据科学和数据分析领域，数据挖掘是一个非常重要的过程，它涉及到从大量数据中提取有价值的信息和知识。本资源集包含了实验数据、源代码和实验报告，用于演示如何利用Python语言和统计学方法来处理数据挖掘中的关键任务：识别数据中的异常值和处理缺失数据。 1. 箱线图方法 箱线图（Boxplot）是探索性数据分析中一个非常有用的工具，它能直观地显示出数据的分布情况，包括中位数、四分位数以及潜在的异常值。在数据挖掘中，异常值（也称为离群点）通常是指那些偏离大部分数据的点，它们可能是数据录入错误或是真实存在的极端情况。箱线图通过计算四分位数间距（IQR）来定义异常值。通常情况下，落在第一四分位数（Q1）-1.5*IQR和第三四分位数（Q3）+1.5*IQR之外的数据点被视为异常值。在Python中，可以使用matplotlib或seaborn等库来绘制箱线图，并找出异常值。 2. 拉格朗日插值法 拉格朗日插值法是一种多项式插值的方法，用于在给定的离散数据点之间构造一个多项式函数，该函数在所有数据点上的值与已知值相等。这种方法特别适合于数据点数量较少且需要精确插值的场景。在数据挖掘中，拉格朗日插值法可以用来填补数据表中的空值。当数据集中存在缺失值时，可以利用周围的已知数据点，通过构造多项式来估计缺失值。在Python中，可以编写函数来实现拉格朗日插值的计算。 3. 牛顿插值法 牛顿插值法与拉格朗日插值法类似，也是一种多项式插值的方法。牛顿插值法的优势在于可以更方便地增加新的数据点而不必重新构造整个多项式。牛顿插值多项式使用差分表来计算，这使得它在处理一些特定类型的数据插值时更为高效。与拉格朗日插值法一样，牛顿插值法也经常被用于数据预处理阶段，特别是在需要对数据集进行补全或清洗时。在Python中，实现牛顿插值同样可以通过编写特定函数来完成。 4. Python源码 源码文件（test.py）包含了实验中使用的Python代码。这些代码可能包括读取数据表文件（如城市空气小时数据-1.csv）的逻辑、绘制箱线图识别异常值的代码块、以及应用拉格朗日插值法和牛顿插值法处理空值的函数。通过运行test.py文件，可以复现实验过程并验证算法的正确性。 5. 实验报告 报告文件（报告.docx）包含了实验的详细说明，包括实验的目的、方法论、实验步骤、实验结果和结论。报告中可能会展示箱线图的图像，异常值的识别结果，以及应用插值方法填补空值后的数据表样例。此外，报告还应解释实验中可能遇到的问题和解决方案，以及对实验结果的分析和评价。 6. 其他文件 城市空气小时数据-1.csv是实验中使用到的原始数据文件。该文件可能包含城市空气监测站的小时级空气质量数据，如PM2.5、PM10、温度、湿度等指标。~$***_叶添金_实验二.docx文件可能是一个未完成的实验文档，或者是一个实验过程中的草稿文件。pic文件夹可能包含了实验中生成的图表图片，而tmp文件夹可能包含了临时数据或其他实验过程中的缓存文件。 通过本资源集的使用，学生或数据科学工作者可以学习到如何处理数据挖掘中的异常值识别和数据补全问题，从而为后续的数据分析和建模打下坚实的基础。