python实现箱型图异常值判断

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2023-01-13 02:49:49

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使用箱型图来判断dataframe数据异常值，并删除异常值所在行数据

异常值检测：数据挖掘工作中的第一步就是异常值检测，异常值的存在会影响实验结果。异常值是指样本中的个别值，也称为离群点，其数值明显偏离其余的观测值。常用检测方法3σ\sigma原则和箱型图。其中，3σ\sigma原则只适用服从正态分布的数据。在3σ\sigma原则下，异常值被定义为观察值和平均值的偏差超过3倍标准差的值。

前言在《Python数据清洗--类型转换和冗余数据删除》和《Python数据清洗--缺失值识别与处理》文中已经讲解了有关数据中重复观测和缺失值的识别与处理，在本节中将分享异常值的判断和处理方法。异常值也称为离群点，就是那些远离绝大多数样本点的特殊群体，通常这样的数据点在数据集中都表现出不合理的特性。如果忽视这些异常值，在某些建模场景下就会导致结论的错误(如线性回归模型、K均值聚类等)，所以在数据的...

【Python】怎么获取箱型图外的异常值？

异常值检测的方法有很多，通过数据分布图型寻找异常值、算法模型（聚类、随机森林等），我这里就是记录一下工作中做初步的数据探查时用到的箱型图检测和正态分布检测，这两种都是根据数据分布情况来识别异常值的，没有结合到业务的层面，在做初步的探查时还是高效且适用的。因为正态分布3σ的异常值检测需要数据符合正态分布，现实情况中大部分数据都是杂乱无章的，因此重点使用的是箱型图检测。 1.箱型图的优势（1）准确稳定地描绘出数据的离散分布情况且不需要服从特定的分布形式箱形图的绘制依靠实际数据，不需要事...

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