【Python】Python实现非正太分布的异常值检测

     工作中，我们经常会遇到数据异常，比如说浏览量突增猛降，交易量突增猛降，但是这些数据又不是符合正太分布的，如果用几倍西格玛就不合适，那么我们如何来判断这些变化是否在合理的范围呢？

    小白查阅一些资料后，发现可以用箱形图，具体描述如下：

    箱形图（英文：Box plot），又称为盒须图、盒式图、盒状图或箱线图，是一种用作显示一组数据分散情况资料的统计图。因型状如箱子而得名。箱形图最大的优点就是不受异常值的影响，能够准确稳定地描绘出数据的离散分布情况，同时也利于数据的清洗。

    

   异常值可以设置为上四分位数的1.25倍，也可以设置为1.5倍，具体的要通过实验可得。

1、下四分位数Q1

（1）确定四分位数的位置。Qi所在位置=i（n+1）/4，其中i=1，2，3。n表示序列中包含的项数。

（2）根据位置，计算相应的四分位数。

例中：Q1所在的位置=（14+1）/4=3.75，Q1=0.25×第三项+0.75×第四项=0.25×17+0.75×19=18.5；

2、中位数（第二个四分位数）Q2中位数，即一组数由小到大排列处于中间位置的数。若序列数为偶数个，该组的中位数为中间两个数的平均数。

例中：Q2所在的位置=2（14+1）/4=7.5，Q2=0.5×第七项+0.5×第八项=0.5×25+0.5×28=26.5

3、上四分位数Q3计算方法同下四分位数。

例中：Q3所在的位置=3（14+1）/4=11.25，Q3=0.75×第十一项+0.25×第十二项=0.75×34+0.25×35=34.25。

4、上限上限是非异常范围内的最大值。

首先要知