# 如何计算 Python 中的 IQR（四分位数间距）
在数据分析和统计学中，IQR（Interquartile Range，四分位数间距）是用来衡量数据集中间分布的一个重要测量。它表示的是数据第三个四分位数（Q3）和第一个四分位数（Q1）之间的距离。IQR 能有效地去除数据极端值的影响，常被用于异常值检测和数据清洗。
本文将教会你如何在 Python 中计算 IQR，我们将按照以下步骤进行
推荐资料：14种异常检测方法总结 前提：import pandas as pd
import numpy as np
import os
import seaborn as sns
from pyod.models.mad import MAD
from pyod.models.knn import KNN
from pyod.models.lof import LOF
import matpl
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2023-10-11 15:54:55
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当程序出现错误，python会自动引发异常，也可以通过raise显示地引发异常。一旦执行了raise语句，raise后面的语句将不能执行。 raise(): 用raise语句来引发一个异常。异常/错误对象必须有一个名字，且它们应是Error或Exception类的子类.Python用异常对象(exception object
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2023-08-31 08:40:19
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IQR(Inter-Quartile Range)在统计中叫内距.内距又称为四分位差.具体如下：内距IQR即Inter-Quartile Range, 这是统计技术上的名词.内
原创
2023-11-06 14:29:55
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一、引言就餐饮企业而言，经常会碰到如下问题。1）如何根据客户的消费记录检测是否为异常刷卡消费？2）如何检测是否有异常订单？这类异常问题可以通过离群点检测来解决。离群点检测的任务是发现与大部分其他对象显著不同的对象。大部分数据挖掘方法都是将这种差异信息视为噪声而丢弃，然而在一些应用中，罕见的数据可能蕴含着更大的研究价值。在上面的数据散布图中，离群点远离其他数据点。因为离群点的属性值明显偏离期望的或常
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2023-12-18 11:03:54
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大家好，我是翔宇！ 不知道全距这个最基本的含义你是否知道，那么它能给我们提供什么信息呢？我们知道，在描述数据时，我们通常会采用均值或众数又或中位数来简单描述一组数据，但是，我们发现，不管是你用均值、众数亦或是中位数，我们只能告诉别人这组数据的核心数据，而想要描述数据的分布情况单纯用这几个概念却遇到了问题。于是，有人提出了用全距来描述数据的分布情况。一、全距全距的含义和计算如果你还没有上过统计学相关
# 科普文章：R语言IQR删除的缺失值的比例
在数据分析中，数据清洗是非常重要的一步。而处理缺失值是数据清洗中的重要环节之一。在R语言中，我们常常会使用IQR（四分位数间距）来识别和处理异常值。在这篇文章中，我们将探讨在使用IQR方法删除异常值时，缺失值的比例是多少。
## IQR方法
IQR是统计学中经常用到的概念，它是指数据集的上四分位数与下四分位数之间的差值。在R语言中，我们可以使用`
原创
2024-05-03 03:51:09
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作者 | SHAILESH SHUKLA 编译 | Flin 介绍你在处理异常值吗？哪种方法更适合检测偏斜或正态分布数据的异常值？伙计们，无论你是在执行 EDA 之前进行数据清理过程，将数据传递给机器学习模型，还是执行任何统计测试，本文都将帮助你获得许多此类问题的答案以及实际应用。什么是Inliers和Outliers？Outliers（异常值）是看
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2022-12-24 04:53:16
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©作者 | 曲奇01 概述通常时序数据的异常值主要分为三类： 02 时序数据常用特征时序数据常见特征 特征描述周期 （频率）数据出现周而复始的现象趋势数据呈现上涨、下跌的走势季节性在一年或者更短的时期内在一个趋势线上重复性和可预测的变动自相关代表数据之间的相关依赖非线性时间序列中包含了非线性模型表示的复杂数据集偏态测量对称性，或更加明确地说，缺乏对称性峰度如果数据相对
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2023-10-16 11:28:04
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variability被称作变异性或者可变性，它描述了数据点彼此之间以及距分布中心的距离。可变性有时也称为扩散或者分散。 因
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2024-05-20 10:48:41
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“$”和“@”它们是两个不同的面向对象系统的提取变量的符号S3对象通常是列表，使用$索引S4对象的不同slot使用@索引面向对象编程（Object Oriented Programming，OOP）面向对象程序设计(Object Oriented Programming)作为一种新方法，其本质是以建立模型体现出来的抽象思维过程和面向对象的方法。模型是用来反映现实世界中事物特征的。任何一个模型都不可
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2023-12-27 11:07:45
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这种方法是利用箱型图的四分位距（IQR）对异常值进行检测，也叫Tukey‘s test。箱型图的定义如下：四分位距(IQR)就是上四分位与下四分位的差值。而我们通过IQR的1.5倍为标准，规定：超过上四分位+1.5倍IQR距离，或者下四分位-1.5倍IQR距离的点为异常值。下面是Python中的代码实现，主要使用了numpy的percentile方法。也可以使用seaborn的可视化方法boxpl
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2023-07-03 00:12:52
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# 实现四分位距和绝对误差均值的Python代码
## 简介
在数据分析中，四分位距(Interquartile Range, IQR)和绝对误差均值(Mean Absolute Deviation, MAD)是两个常用的统计指标。IQR用于度量数据的离散程度，而MAD用于度量数据的离散程度和中心位置的关系。
本文将介绍如何使用Python来计算IQR和MAD，并提供相应的代码示例。首先，我
原创
2023-08-13 06:22:49
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# Python 分位点剔除离群点实现流程
## 1. 确定分位点阈值
- 输入数据集，确定分位点阈值，通常我们使用四分位数（Q1和Q3）来计算分位点。
- 根据数据集的特性，选择合适的分位点阈值，常用的选择是 Q1 - 1.5 * IQR 和 Q3 + 1.5 * IQR，其中IQR为四分位数间距。
## 2. 计算数据集的四分位数
- 导入 numpy 库，用于进行数值计算。
- 使用
原创
2023-10-05 07:17:16
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时序异常检测算法一、ADTK无监督异常检测方法汇总：ThresholdAD将每个时间序列值与给定阈值进行比较QuantileAD将每个时间序列值与历史分位数进行比较InterQuartileRangeAD另一个广泛使用的基于简单历史统计的检测器是基于四分位距 (IQR)。当值超出定义的范围时 [Q1−c×IQR, Q3+c×IQR] 在哪里 IQR=Q3−Q1 是 25% 和 75% 分位数之间的
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2024-09-13 20:26:19
260阅读
一、Python数据分析工具二、数据探索一、对数据的质量分析异常值的分析：1. 简单的统计量分析：查看最大最小值是否在合理范围2.3δ原则，在正态分布下异常值被定义为一组定值与平均值的距离超过3倍的标准差。3.箱形图分析：异常值被定义为小于QL-1.5IQR 或大于QR+1.5IQR QL是所有数据的下四分位，QR是所有数据的上四分位。IQR是QR-QLDataFrame中d
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2024-09-19 14:36:08
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一、IQR（Interquartile Range）四分位距的含义1.1 IQR的官方定义IQR 是用于标记离群值的另一种稳健方法。用于检测离群值的 IQR（Interquartile Range，四分位距）方法由 John Tukey 开发，他是开创探索性数据分析的先锋人物。此方法产生于手工计算和绘图时代，因此涉及的数据集通常较小，并且重点放在理解数据的意义上。盒须图使用四分位数（将数据划分为大
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2023-09-04 20:35:24
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作者：长行时间：2019.03.10四分位距：四分位距（interquartile range），是一种衡量一组数据离散程度的统计量，用IQR表示。其值为第一四分位数和第三四分位数的差距。四分位距的计算公式如下：IQR=Q3−Q1IQR=Q_3-Q_1IQR=Q3−Q1其中Q1Q_1Q1为第一四分位数，Q3Q_3Q3为第三四分位数实现代码import
原创
2022-02-14 16:55:25
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参考《python数据分析与挖掘实战》：箱型图提供了识别异常值的一个标准：异常值通常被定义为小于QL-1.5IQR或大于QU+1.5IQR的值。QL称为下四分位数，表示全部观察值中有四分之一的数据取值比它小；QU称为上四分位数，表示全部观察值中有四分之一的数据取值比它大；IQR称为四分位数间距，是上四分位数QU与下四分位数QL之差，其间包含了全部观察值的一半。箱型图依据实际数据绘制，没有对数据作任
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2023-11-04 14:56:15
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作者：长行时间：2019.03.10四分位距：四分位距（interquartile range），是一种衡量一组数据离散程度的统计量，用IQR表示。其值为第一四分位数和第三四分位数的差距。四分位距的计算公式如下：IQR=Q3−Q1IQR=Q_3-Q_1IQR=Q3−Q1其中Q1Q_1Q1为第一四分位数，Q3Q_3Q3为第三四分位数实现代码import mathdata_test=[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12] # 定义测试数据#四分位数计算方法.
原创
2021-08-26 10:52:40
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