动态可视化异常值检测与处理（Python）

动态可视化异常值检测与处理（Python）

异常值（Outliers）在数据分析中是一个常见的问题，它们可能由于测量误差、异常事件或数据录入错误等原因而出现。检测和处理异常值对于保证数据分析和建模的准确性至关重要。在本文中，我们将介绍如何使用Python进行动态可视化异常值的检测与处理。

1. 导入必要的库

首先，我们需要导入一些必要的Python库，包括NumPy、Pandas和Matplotlib。这些库将提供我们所需的数据处理和可视化功能。

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

2. 生成示例数据

为了演示异常值检测和处理的过程，我们首先生成一个包含异常值的示例数据集。这个数据集将包含一个连续的数值列。