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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稳了!魔兽国服回归的3条重磅消息!官宣时间再确认!
昨天有一位朋友在大神群里分享,自己亚服账号被封号之后居然弹出了国服的封号信息对话框。
这里面让他访问的是一个国服的战网网址,com.cn和后面的zh都非常明白地表明这就是国服战网。
而他在复制这个网址并且进行登录之后,确实是网易的网址,也就是我们熟悉的停服之后国服发布的暴雪游戏产品运营到期开放退款的说明。这是一件比较奇怪的事情,因为以前都没有出现这样的情况,现在突然提示跳转到国服战网的网址,是不是说明了简体中文客户端已经开始进行更新了呢?
更新日志
2025年01月07日
2025年01月07日
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