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首先我们简单地区分一下离群点(outlier)以及异常值(anomaly):
离群点:
异常值:
个人觉着异常值和离群点是两个不同的概念,当然大家在数据预处理时对于这两个概念不做细致的区分,不如:姚明站在我们中间的时候,我觉着我们只能说他是一个离群点,我们能说他异常吗?异常的假设是姚明得了巨人症,可是他不是。
箱型图
代码块
餐饮销售数据离群点检测代码:
#-*- coding: utf-8 -*- import pandas as pd catering_sale = '../data/catering_sale.xls' #餐饮数据 data = pd.read_excel(catering_sale, index_col = u'日期') #读取数据,指定“日期”列为索引列 import matplotlib.pyplot as plt #导入图像库 plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] #用来正常显示中文标签 plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False #用来正常显示负号 plt.figure() #建立图像 p = data.boxplot(return_type='dict') #画箱线图,直接使用DataFrame的方法 x = p['fliers'][0].get_xdata() # 'fliers'即为离群点的标签 y = p['fliers'][0].get_ydata() y.sort() #从小到大排序,该方法直接改变原对象 #用annotate添加注释 #其中有些相近的点,注解会出现重叠,难以看清,需要一些技巧来控制。 #以下参数都是经过调试的,需要具体问题具体调试。 for i in range(len(x)): if i > 0: plt.annotate(y[i], xy = (x[i],y[i]), xytext=(x[i]+0.05 -0.8/(y[i]-y[i-1]),y[i])) else: plt.annotate(y[i], xy = (x[i],y[i]), xytext=(x[i]+0.08,y[i])) plt.show() #展示箱线图
运行结果:
以上这篇Python箱型图处理离群点的例子就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持。
标签:
Python,箱型图,离群点
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2024年09月30日
2024年09月30日
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