这篇文章将为大家详细讲解有关Python箱型图处理离群点的示例分析，小编觉得挺实用的，因此分享给大家做个参考，希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获。
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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：
关于“Python箱型图处理离群点的示例分析”这篇文章就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，使各位可以学到更多知识，如果觉得文章不错，请把它分享出去让更多的人看到。
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