chatgpt赋能python：Python如何找出异常值？

Python如何找出异常值？

在数据分析中，发现异常值是非常重要的一环。异常值可能会产生误导性的分析结果，影响我们对真实数据的理解和决策。因此，找出异常值成为数据分析中一项必须掌握的技能。在这篇文章中，我会教你如何使用Python找出异常值。

什么是异常值？

在统计学中，异常值是指与其余观测值显著不同的观测值。这些值通常比预期的值更大或更小，不符合正常分布。异常值也被称为异常或离群值。

为什么需要找出异常值？

发现异常值和异常数据对数据分析和建模非常重要。它们可能导致错误的分析结果和预测模型。异常值有时来自于仪器故障、数据记录、录入或者处理错误、人为干扰等。

例如，在某个城市的气温数据中，出现了一个异常值，导致平均气温的分析结果偏离了真实情况。因此，我们需要找出并处理这些异常值，以便获得更准确的分析结果。

怎样找出异常值？

在Python中，我们通常使用以下方法来找出异常值：

1. 人工检查

2. 汇总统计描述

3. 箱线图

4. 直方图

人工检查

人工检查是最直接的方式，可能通过查看数据，并确定哪些数据不属于正常范围来检查异常值。这种方法的缺点是需要大量的时间和精力，并且没有很高的准确性。

汇总统计描述

使用Python的Pandas库，我们可以通过describe()方法来计算数值型数据的五个数字概括统计量：最小值、第一四分位数、中位数、第三四分位数和最大值。

下面代码演示如何使用describe()来计算数值型数据的五个数字概括统计量。

import pandas as pd

data = pd.read_csv('data.csv')
print(data.describe())

输出结果：

count      1000.000000
mean          5.982000
std           2.470162
min           0.053000
25%           4.023500
50%           5.965000
75%           7.902000
max          12.916000

从输出结果可以看出，此数据集的最小值为0.053，最大值为12.916。因此，如果有任何值低于最小值或高于最大值，那么它就是一个异常值。

箱线图

箱线图是一种可视化方法，通过展示数据的分位数以及异常值来标识异常值。箱线图绘制了在中位数下面和上面的数据的四分位数，而观察到的异常值呈现为单独的点。

下面代码演示如何使用Python的Matplotlib库来绘制箱线图：

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

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

plt.boxplot(data['age'])
plt.show()

输出结果：

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-BDpnbmXH-1686681136155)(https://user-images.githubusercontent.com/55731579/128506968-b81505bf-aa9e-4e2f-abb0-aa6cc28510d8.png)]

在箱线图中，箱体范围内的数据视为正常值，而超出箱体范围的数据被视为异常值。

直方图

直方图是一种可视化方法，用于查看数字数据的分布。它将数据集分为多个连续的区间并统计每个区间中数据的数量。直方图还可以显示异常值和离散值。

下面代码演示如何使用Python的Matplotlib库来绘制直方图：

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

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

plt.hist(data['age'], bins=20)
plt.show()

输出结果：

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-jcsxknBl-1686681136159)(https://user-images.githubusercontent.com/55731579/128507148-1dea15f5-07f0-4990-835c-114223fc2375.png)]

直方图可以帮助我们理解数据的分布情况。如果有任何数据点摆脱了分布范围，那么它就很有可能是异常值。

结论

以上，我们介绍了找出异常数据的一些方法。通过这些方法，我们可以找出在数据集中独立于其他值的异常值。这项技能在进行数据分析和建模时非常必要，它帮助我们获得更准确的分析结果。

当然，每个数据集都有自己独特的特点，所以在应用上述方法时，需要对数据进行仔细的分析和理解。希望这篇文章能够帮助你学习如何找出异常值，并在实际应用中取得更好的结果。

最后的最后

本文由chatgpt生成，文章没有在chatgpt生成的基础上进行任何的修改。以上只是chatgpt能力的冰山一角。作为通用的Aigc大模型，只是展现它原本的实力。

对于颠覆工作方式的ChatGPT，应该选择拥抱而不是抗拒，未来属于“会用”AI的人。

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