异常值分析之箱型图分析
来源:互联网 发布:你见过最好的女孩知乎 编辑:程序博客网 时间:2024/05/19 00:53
数据详见:catering_sale.xls
在Python的Pandas库中,只需要读入数据,然后使用describe()函数就可以查看数据的基本情况
import pandas as pdcatering_sale = 'catering_sale.xls' #餐饮数据data = pd.read_excel(catering_sale, index_col = '日期') #读取数据,指定“日期”列为索引列data.describe()
更直观地展示这些数据,并且可以检测异常值的方法是使用箱型图
import pandas as pdcatering_sale = 'catering_sale.xls' #餐饮数据data = pd.read_excel(catering_sale, index_col = '日期') #读取数据,指定“日期”列为索引列data.describe()import matplotlib.pyplot as plt #导入图像库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() #展示箱线图
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