Python箱型圖處理離群點的示例分析

這篇文章將為大家詳細講解有關Python箱型圖處理離群點的示例分析，小編覺得挺實用的，因此分享給大家做個參考，希望大家閱讀完這篇文章后可以有所收獲。

首先我們簡單地區分一下離群點（outlier）以及異常值（anomaly）：

離群點：

異常值：

個人覺著異常值和離群點是兩個不同的概念，當然大家在數據預處理時對于這兩個概念不做細致的區分，不如：姚明站在我們中間的時候，我覺著我們只能說他是一個離群點，我們能說他異常嗎？異常的假設是姚明得了巨人癥，可是他不是。

箱型圖

代碼塊

餐飲銷售數據離群點檢測代碼：

#-*- coding: utf-8 -*-
import pandas as pd

catering_sale = '../data/catering_sale.xls' #餐飲數據
data = pd.read_excel(catering_sale, index_col = u'日期') #讀取數據，指定“日期”列為索引列

import matplotlib.pyplot as plt #導入圖像庫
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] #用來正常顯示中文標簽
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False #用來正常顯示負號

plt.figure() #建立圖像
p = data.boxplot(return_type='dict') #畫箱線圖，直接使用DataFrame的方法
x = p['fliers'][0].get_xdata() # 'fliers'即為離群點的標簽
y = p['fliers'][0].get_ydata()
y.sort() #從小到大排序，該方法直接改變原對象

#用annotate添加注釋
#其中有些相近的點，注解會出現重疊，難以看清，需要一些技巧來控制。
#以下參數都是經過調試的，需要具體問題具體調試。
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() #展示箱線圖

運行結果：

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