前言
异常值是指样本中的个别值，也称为离群点，其数值明显偏离其余的观测值。常用检测方法3σ原则和箱型图。其中，3σ原则只适用服从正态分布的数据。在3σ原则下，异常值被定义为观察值和平均值的偏差超过3倍标准差的值。P(|x"text-align: center">
如下数据：
日期 2015/2/10 2015/2/11 2015/2/12 2015/2/13 2015/2/14
销量额 2742.8 3014.3 865 3036.8
我们对其进行异常值分析
import pandas as pd catering_sale = 'data2.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() #画箱线图，直接使用DataFrame的方法 x = p['fliers'][0].get_xdata() # 'flies'即为异常值的标签 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()
结果如下：
总结
以上就是这篇文章的全部内容了，希望本文的内容对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，如果有疑问大家可以留言交流，谢谢大家对的支持。