异常值检验有很多种方法，这里主要说箱形图。所谓的异常就是和大众不一样呗，就是指样本中出现的明显偏离大多数观测值的个别值。箱线图(boxplot)知识原理 （我手画了下，因为最开始是发在公众号上的，现在移图想去水印，图上有些可能看不清）适用 不要求数据服从正态分布；判断异常条件 数据小于Q1-QR1.5或者数据大于Q3+1.5QR为异常值；实例 数据来自：http://www.uni-koeln.d
异常值概念：是指那些远离正常值的观测，即“不合群”观测。异常值的出现一般是人为的记录错误或者是设备的故障等，异常值的出现会对模型的创建和预测产生严重的后果。当然异常值也不一定是坏事，有些情况下，通过寻找异常值就能够给业务带来良好的发展，如销毁“钓鱼”网站，关闭“薅羊毛”用户的权限等。 异常值的判定方法：1.n个标准差法2.箱线图法标准差法，就是用以样本均值+样
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2023-09-15 23:28:09
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先介绍使用到的方法原理，也就是一种异常检测的方法。 首先要先了解箱线图。箱线图箱线图（Boxplot）也称箱须图（Box-whisker Plot），是利用数据中的五个统计量：最小值、第一四分位数、中位数、第三四分位数与最大值来描述数据的一种方法，它也可以粗略地看出数据是否具有有对称性，分布的分散程度等信息，特别可以用于对几个样本的比较。 ——MBAlib 箱线图先看一下什么是箱线图，
如果我们对一组包含异常值的数据绘制箱线图(boxplot)，一般会得到如下图所示的图形。下面的这个图形中包含了大量异常数据点，它们偏离中间的数据主体，这个图里面既包含偏大的异常值，也包含了偏小的异常值。看到此图，你可能会很自然的问出一个问题：箱线图显示异常数据的依据是什么？我们来看下面这个简单的箱线图：箱线图中间是一个箱体，也就是粉红色部分，箱体左边，中间，右边分别有一条线，左边是下四分位数(Q1
箱线图 箱线图包含：分位数、上线四分位数、上下触须边缘以及界外异常值，如下图：小提琴图 小提琴图如下图，可以看到其中包含了箱线图，另外外部轮廓则是给出了任意位置的密度图（频率）。因此，总结来说小提琴图结合了箱线图与核密度图。关于异常值 一批数据中的异常值值得关注，忽视异常值的存在是十分危险的，不加剔除地把异常值包括进数据的计算分析过程中，对结果会带来不良影响；重视异常值的出现，分析其产生的原
MATLAB箱型图异常值/离群值处理（箱型图红色加号）博主针对污染物小时浓度值绘制了年变化的箱型图，出现了大片的较高“异常值”，其实是一些高污染事件，并不属于“异常值”。导师建议将异常值归入箱型图。箱型图能显示出一组数据的最大值（须线上端）、最小值（虚线下端）、中位数（箱体中间线）、上下四分位数（箱体上下缘，也可以认为是75%和25%）及异常值（默认画出来为红色加号）。异常值：是位于数据系列中的极
箱型图：又称为盒须图、盒式图、盒状图或箱线图，是一种用作显示一组数据分散情况资料的统计图（在数据分析中常用在异常值检测）包含一组数据的：最大值、最小值、中位数、上四分位数（Q3）、下四分位数（Q1）、异常值① 中位数 → 一组数据平均分成两份，中间的数② 上四分位数Q1 → 是将序列平均分成四份，计算(n+1)/4与(n-1)/4两种，一般使用(n+1)/4③ 下四分位数Q3 → 是将序列平均分成
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2023-08-28 10:47:36
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# Python箱线图标记异常值的实现
## 1. 简介
箱线图（box plot）是一种用于显示数据分布情况的统计图表，它能够直观地展示数据的中位数、上四分位数、下四分位数以及异常值。在Python中，我们可以使用matplotlib库来绘制箱线图，并使用统计学方法来标记异常值。
## 2. 实现步骤
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 导入所需的库 |
|
原创
2023-09-30 06:11:00
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在数据分析的过程中，我们往往花费大量的精力在数据清洗这一步。为什么需要进行数据清洗呢？因为我们拿到手上的数据往往是脏数据，这些数据往往包含着缺失值、异常值、不一致的值以及重复值等问题，必须经过合理的清洗手段才能保证下一步的分析顺利进行。缺失值data.describe()
len(data) 对比第一行返回的count值（非空）和第二行返回的值进行对比，如果两个值不统一，那么就表示
文章目录一、散点图1. scatter() 函数2. 设置图标大小3. 自定义点的颜色和透明度4. 可以选择不同的颜色条，配合 cmap 参数5. cmap 的分类5.1 Sequential colormaps：连续化色图5.2 Diverging colormaps：两端发散的色图 .5.3 Qualitative colormaps：离散化色图5.4 Miscellaneous color
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2023-08-16 17:14:43
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四分位数（Quartile）应用于统计学中的箱线图绘制，是统计学中分位数的一种，即把所有数值由小到大排列并分成四等份，处于三个分割点位置的数值就是四分位数。如下图其中四分位数的位置算法：Q1的位置 = (n+1) × 0.25Q2的位置 = (n+1) × 0.5Q3的位置 = (n+1) × 0.75注意：箱型图 利用箱型图的四分位距（IQR）对异常值进行检测， 提供了识别异常值的一
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2023-07-20 19:36:08
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1.箱线图介绍第一步：计算上四分位数，中位数，下四分位数（计算公式略）。第二步：计算上四分位数和下四分位数之间的差值，四分位数差。第三步：绘制箱线图的上下范围，上限为上四分位数，下限为下四分位数。在箱子内部中位数的位置绘制横线。第四步：大于上四分位数1.5倍四分位数差的值，或者小于下四分位数1.5倍四分位数差的值，划为异常值。第五步：异常值之外，最靠近上边缘和下边缘的两个值处，画横线，作为箱线图的
一.箱型图通俗来讲，就是将所有的数据都分布在这张图上，矩形上下限用四分为值，又用四分位值算出一个上界和下界，大于上界或者小于下界的值就是异常值。这里四分位距（IQR)就是上四分位与下四分位的差值。我们通过四分位距的1.5倍为标准，上界：超过上四分位+1.5倍IQR距离，下界：下四分位-1.5倍IQR距离的点为异常值。分位值的定义和计算在这里:()二.matplotlib模块Matplotlib 是
值得注意的是，这种方法识别出的异常值是统计上的异常值，并不一定意味着这些数据是不正确的或者没有价值，它们可能代
箱线图（Box-plot)是用来显示一组或多组数据分布特征的统计图。关于箱线图具体信息，可以参考箱线图详解 我们需要对以下数据中的charges值做出箱线图，并且按照不同性别分组展现。1、使用matplotlib的boxplot()函数制作箱线图matplotlib中制作箱线图的函数为boxplot()。import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams['f
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2023-10-18 18:36:30
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工作中，我们经常会遇到数据异常，比如说浏览量突增猛降，交易量突增猛降，但是这些数据又不是符合正太分布的，如果用几倍西格玛就不合适，那么我们如何来判断这些变化是否在合理的范围呢？小白查阅一些资料后，发现可以用箱形图，具体描述如下：箱形图（英文：Box plot），又称为盒须图、盒式图、盒状图或箱线图，是一种用作显示一组数据分散情况资料的统计图。因型状如箱子而得名。箱形图最大的优点就是不受异常值的影响
在数据处理中，箱线图常用来检测异常值。数据文件data01.xls1.绘制箱线图使用boxplot()函数import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
# 读取excel文件
file_01 = pd.read_excel("data01.xls")
fig = plt.figure(figsize=(16, 8))
d1 = file
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2023-10-16 22:43:12
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一、什么是异常？异常即是一个事件，该事件会在程序执行过程中发生，影响了程序的正常执行。一般情况下，在Python无法正常处理程序时就会发生一个异常。异常是Python对象，表示一个错误。（Python中万物皆对象）当Python脚本发生异常时我们需要捕获处理它，否则程序会终止执行。例如：FileNotFoundError 文件未找到异常python标准异常：二、异常处理python解释器检测到错误
在数据分析中，利用箱型图的方法对异常数据进行过滤，是一种很快速、很有效的异常数据处理方法。 箱形图（英文：Box plot），又称为盒须图、盒式图、盒状图或箱线图，是一种用作显示一组数据分散情况资料的统计图。因型状如箱子而得名。在各种领域也经常被使用，常见于品质管理，快速识别异常值。 箱形图最大的优点就是不受异常值的影响，能够准确稳定地描绘出数据的离散分布情况，同时也利于数据的清洗。箱型图可以通过
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2023-08-09 17:04:15
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文章目录查看数据异常值1、箱线图下四分位数Q1：中位数Q2：上四分位数Q3：四分位距IQR：下限：上限2、3σ原则3、代码测试3.1 导库3.2 创建数据3.3 箱线图3.4 3σ原则查看数据异常值1、箱线图下四分位数Q1：数据的1/4位置，Qi所在位置=i（n+1）/4，其中i=1，2，3。n表示序
原创
2023-01-17 08:41:05
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