使用pandas的box_plot去除异常值

使用pandas的box_plot去除异常值是一种常用的数据预处理方法，可以有效地去除一些可能会影响数据分析的异常点。以下是使用pandas的box_plot去除异常值的完整攻略：

1. 数据导入

首先需要导入要进行异常值去除的数据。可以使用pandas的read_csv函数读取CSV、TXT、TSV等格式的数据文件。例如，读取名为"data.csv"的CSV格式数据文件，可以使用以下代码：

import pandas as pd

data = pd.read_csv("data.csv")

2. 箱线图分析

箱线图是一种常用的数据可视化方法，可以直观地展示数据的分布情况，并帮助我们判断数据中是否存在异常值。在pandas中，可以使用box_plot函数绘制箱线图。例如，对名为"col1"的数据列绘制箱线图，可以使用以下代码：

data["col1"].plot.box()

根据箱线图的绘制结果，可以判断数据列中是否存在异常值。异常值一般指坐标轴之外的散点或离群值。

3. 去除异常值

根据箱线图的结果，可以确定数据列中的异常值。使用pandas的query函数可以筛选出某列中符合特定条件的数据。例如，对名为"col1"的数据列去除左侧（小于下四分位数减1.5倍的四分位距）和右侧（大于上四分位数加1.5倍的四分位距）的异常值，可以使用以下代码：

q1 = data["col1"].quantile(0.25)
q3 = data["col1"].quantile(0.75)
iqr = q3 - q1
data = data.query("(@q1 - 1.5 * @iqr) <= col1 <= (@q3 + 1.5 * @iqr)")

上述代码中，q1、q3和iqr分别表示数据列的下四分位数、上四分位数和四分位距。

示例1

假设我们要去除"data.csv"文件中名为"price"的列中的异常值。以下是完整的示例代码：

import pandas as pd

data = pd.read_csv("data.csv")
data["price"].plot.box()

q1 = data["price"].quantile(0.25)
q3 = data["price"].quantile(0.75)
iqr = q3 - q1
data = data.query("(@q1 - 1.5 * @iqr) <= price <= (@q3 + 1.5 * @iqr)")

data.to_csv("cleaned_data.csv", index=False)

首先使用read_csv函数读取"data.csv"文件中的数据，然后对"price"列绘制箱线图，使用query函数去除左侧和右侧的异常值，最后将处理结果保存到"cleaned_data.csv"文件中。

示例2

假设我们要去除"data.csv"文件中名为"height"的列中的异常值。以下是完整的示例代码：

import pandas as pd

data = pd.read_csv("data.csv")
data["height"].plot.box()

q1 = data["height"].quantile(0.25)
q3 = data["height"].quantile(0.75)
iqr = q3 - q1
data = data.query("(@q1 - 1.5 * @iqr) <= height <= (@q3 + 1.5 * @iqr)")

data.to_csv("cleaned_data.csv", index=False)

与示例1类似，首先使用read_csv函数读取"data.csv"文件中的数据，然后对"height"列绘制箱线图，使用query函数去除左侧和右侧的异常值，最后将处理结果保存到"cleaned_data.csv"文件中。

总结

使用pandas的box_plot去除异常值，可以有效地去除数据集中的异常点，以便进行后续的数据分析。在实际操作中，需要根据具体情况综合使用pandas和其他Python库中的各种函数和方法，选取最适合当前数据集的方法去除异常值。