异常值的识别 通常，异常值的识别可以借助于图形法（如箱线图、正态分布图）和建模法（如线性回归、聚类算法、K近邻算法），在本期内容中，将分享两种图形法，在下一期将分享基于模型识别异常值的方法。...箱线图法 箱线图技术实际上就是利用数据的分位数识别其中的异常点，该图形属于典型的统计图形，在学术界和工业界都得到广泛的应用。箱线图的形状特征如下图所示： ?...其中，Q3-Q1表示四分位差。如果采用箱线图识别异常值，其判断标准是，当变量的数据值大于箱线图的上须或者小于箱线图的下须时，就可以认为这样的数据点为异常点。...# 指定1.5倍的四分位差 widths = 0.7, # 指定箱线图的宽度为0.8 patch_artist = True, # 指定需要填充箱体颜色...尽管基于箱线图的分位数法和基于正态分布的参考线法都可以实现异常值和极端异常值的识别，但是在实际应用中，需要有针对性的选择。
我记得之前分享过一篇文章 ggplot2绘图添加文本注释上下标问题，ggplot2画图如果添加文本注释可以用annotate()这个函数。...image.png 如果要添加上标，annotate()函数label参数的写法 ggplot(df,aes(x=A,y=B,color=D))+ geom_point(aes(shape=D),size...image.png 添加拟合方程的R2的写法 ggplot(df,aes(x=A,y=B,color=D))+ geom_point(size=5)+ annotate("text",x=3,y...image.png 公众号一位读者留言问 自己的数据是经过计算的的只有分位数和中位数的数据，应该如何画箱线图？我自己能想到的一个办法是利用annotate()函数画线段，将其组合成为一个箱子。
箱线图（Boxplot）是一种用于展示一组数据分布特征的图形，它能够提供以下信息：中位数：箱线图中的中位线表示数据的中位数。...四分位数：箱线图的箱子部分表示数据的四分位数范围，即25%和75%分位数，这可以展示数据的中间50%的分布情况。异常值：箱线图通常会用点来表示异常值，即那些远离数据主体的值。...最小值和最大值：在某些箱线图中，除了四分位数之外，还会展示最小值和最大值（不包括异常值）。数据的偏斜性：箱线图的形状可以揭示数据的偏斜性。...stat_boxplot(geom = "errorbar", width = 0.15)：添加一个箱线图的统计变换，这里使用 errorbar 几何对象，宽度设置为 0.15，这可能是用来表示箱线图的中位数线或四分位数范围的误差条...geom_boxplot(width = .4, outlier.shape = NA)：添加一个箱线图几何对象，箱子的宽度设置为 0.4，并且移除异常值（outliers）的点。
使用箱线图，常用于检测与处理异常值。...usermedians：指定中位数的位置，可以是一个数组或者列表，用于指定每个箱线图的中位数位置。...箱线图依据实际数据绘制，真实、直观地表现出了数据分布的本来面貌，且没有对数据做任何限制性要求，其判断异常值的标准以四分位数和四分位数间距为基础。...四分位数给出了数据分布的中心、散布和形状的某种指示，具有一定的鲁棒性，即25%的数据可以变得任意远而不会很大地扰动四分位数，所以异常值通常不能对这个标准施加影响。...鉴于此，箱线图识别异常值的结果比较客观，因此在识别异常值方面具有一定的优越性。 3\sigma 原则又称为拉依达法则。
箱线图基本介绍 箱线图，又称箱形图（boxplot）或盒式图，不同于一般的折线图、柱状图或饼图等图表，其包含一些统计学的均值、分位数、极值等统计量，该图信息量较大，不仅能够分析不同类别数据平均水平差异...whis 指定上下须与上下四分位的距离 positions 指定箱线图的位置 widths...是否显示均值 showcaps 是否显示箱线图顶端和末端的两条线 showbox 是否显示箱线图的箱体 showfliers 是否显示异常值...boxprops 设置箱体的属性，如边框色，填充色等 labels 为箱线图添加标签 filerprops 设置异常值的属性 medianprops...总结 本期推文就箱线图(boxplot)进行了matplotlib和seaborn的绘制推文介绍，当然，在添加误差等绘图特征时，可能可R还有一定差距。本人能力有限，如发现错误，后台告知或加群讨论啊
箱形图（Box-plot） 又称为盒须图、盒式图或箱线图，是一种用作显示一组数据分散情况资料的统计图，因形状如箱子而得名。它能显示出一组数据的最大值、最小值、中位数、及上下四分位数。...计算过程： 计算上四分位数（Q3），中位数，下四分位数（Q1） 计算上四分位数和下四分位数之间的差值，即四分位数差（IQR, interquartile range）Q3-Q1 绘制箱线图的上下范围，上限为上四分位数...在箱子内部中位数的位置绘制横线。 大于上四分位数1.5倍四分位数差的值，或者小于下四分位数1.5倍四分位数差的值，划为异常值（outliers）。...异常值之外，最靠近上边缘和下边缘的两个值处，画横线，作为箱线图的触须。...极端异常值，即超出四分位数差3倍距离的异常值，用实心点表示；较为温和的异常值，即处于1.5倍-3倍四分位数差之间的异常值，用空心点表示。 为箱线图添加名称，数轴等 ?
剔除这些异常值的办法有很多，在这里小编教大家使用箱线图剔除异常值。 使用箱线图剔除异常值的标准很简单，超出箱线图上限和下限的值即为异常值。 那什么是箱线图的上限和下限呢？首先让我们来理解几个概念。...上四分位数（Q1）：所有数值由小到大排列后位于第75%位置的数字。 下四分位数（Q3）：所有数值由小到大排列后位于第25%位置的数字。 四分位间距（IQR）：上四分位数减下四分位数。...上限即为非异常值范围内的最大值。（Q1+1.5*IQR) 下限即为非异常值范围内的最小值。（Q3-1.5*IQR) 根据上述箱形图剔除异常值的标准，小编写了一个脚本，可以快速去除异常值。...脚本储存在https://github.com/biozhp/boxplot_iqr （点击阅读原文即可下载），下载解压后即可使用。 输入文件为以“tab”为分隔符的文本文件。.../out_name 脚本执行完成后即可获得剔除异常值后的文件（out_name.iqr.txt）。
图片数据集中的异常值，对于数据分布、建模等都有影响。本文讲解两大类异常值的检测方法及其Python实现：可视化方法（箱线图&直方图）、统计方法（z分数&四分位距）。...异常值会影响数据的均值、标准差和四分位数值。如果我们在去除异常值之前和之后计算这些统计数据，可能会有比较大的差异。图片 异常值对机器学习模型有什么影响？...基于可视化的异常值检测异常值不容易被『肉眼』检测到，但我们有一些可视化工具可以帮助完成这项任务。最常见的是箱线图和直方图。...50000].index, inplace = True)现在，如果我们再次检查箱线图和直方图：图片 基于统计方法的异常值检测检测异常值有两种主要的统计方法：使用 z 分数和使用四分位距。...df.drop(df[df[‘expenses_z_score’] >= 3].index, inplace = True)如果我们再次检查箱线图和直方图，我们将获得：图片 使用四分位距检测异常值四分位间距将数据分为四个部分
QL称为下四分位数，表示全部观察值中有四分之一的数据取值比它小；QU称为上四分位数，表示全部观察值中有四分之一的数据取值比它大；IQR称为四分位数间距，是上四分位数QU与下四分位数QL之差，其间包含了全部观察值的一半...箱型图依据实际数据绘制，没有对数据作任何限制性要求（如服从某种特定的分布形式），它只是真实直观地表现数据分布的本来面貌；另一方面，箱型图判断异常值的标准以四分位数和四分位距为基础，四分位数具有一定的鲁棒性...：多达25%的数据可以变得任意远而不会很大地扰动四分位数，所以异常值不能对这个标准施加影响。...由此可见，箱型图识别异常值的结果比较客观，在识别异常值方面有一定的优越性，如图3-1所示。 ?...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
数据分布动态变换图 三、如何绘制箱线图 1.一些描述统计学概念 平均值，方差，最大值，最小值这些应该很熟悉，主要介绍一下中位数和四分位数的概念。 中位数：就是样本排序后，最中间的那个数了。...其次，一些软件如R使用铰链hinges而非四分位数来作为箱边界，下铰链和上铰链分别是数据下半部分和上半部分的中位值，这种箱线图与基于四分位数的箱线图略有不同。...箱线图的宽度，上下限的位置，凹口尺寸和异常值都需要调整，因此，在文章描述清箱线图的构造方式是非常重要的。...图b是直方图和箱线图、几种类箱线图可视化的比较，条形图通常仅展示了平均值和标准差，箱线图从下往上，依次展示了数据集的五个指标：最小值，小四分位数，中位数，上四分位数和最大值。...箱线图利用摘要统计指标（中位数和四分位数）和主要数据（四分位数内的50%的数据）的分布。箱形图可以展示任何数据集的最小值，下四分位数，中位数，上四分位数和最大值，可以反映数据集的分布和差异。
工具地址 Galaxy中国（UseGalaxy.cn）> Graph/Display Data > 箱线图。...功能描述 这个工具可以绘制出版级箱线图，是在线版的 ggpubr::boxplot 工具。 箱线图是一种数据可视化工具，用于展示数据集的分布情况和统计特征。...它通过显示数据的中位数、上下四分位数、最小值和最大值，以及异常值，提供了对数据集整体分布的直观认识。...箱线图的中央矩形代表数据集的四分位数范围，箱子的上下边缘延伸到最大和最小观测值，通过观察箱线图，我们可以识别出数据的集中趋势、离散程度，以及是否存在异常值。...高级设置： 添加元素：jitter 重新运行上一步。 颜色美学： 调色板：JCO 重新运行上一步。 位置美学： 分面：supp
箱线图的简介 箱形图（Box-plot）又称为盒须图、盒式图或箱线图，是一种用作显示一组数据分散情况资料的统计图。因形状如箱子而得名。在各种领域也经常被使用，常见于品质管理。"...主要包含六个数据节点，将一组数据从大到小排列，分别计算出他的上边缘，上四分位数Q3，中位数，下四分位数Q1，下边缘，还有一个异常值。 箱线图的绘制 箱形图提供了一种只用5个点对数据集做简单总结的方式。...箱形图的绘制步骤： 1、画数轴，度量单位大小和数据批的单位一致，起点比最小值稍小，长度比该数据批的全距稍长。 2、画一个矩形盒，两端边的位置分别对应数据批的上下四分位数（Q1和Q3）。...在矩形盒内部中位数（Xm）位置画一条线段为中位线。...3、在Q3+1.5IQR（四分位距）和Q1－1.5IQR处画两条与中位线一样的线段，这两条线段为异常值截断点，称其为内限；在Q3+3IQR和Q1－3IQR处画两条线段，称其为外限。
分布（三）利用python绘制箱线图 箱线图 （Boxplot）简介 1 箱线图也叫盒须图，主要用来突出显示数据分布的四分位数。...同时也可以获取较多的统计信息，例如：四分位数、异常值、分布是否倾斜/对称等。...sns.boxplot(y=df["sepal_length"]) plt.show() 2 定制多样化的箱线图 自定义箱线图一般是结合使用场景对相关参数进行修改，并辅以其他的绘图知识。...seaborn主要利用boxplot箱线图，可以通过seaborn.boxplot[1]了解更多用法 绘制多个箱线图 import seaborn as sns import matplotlib.pyplot...') plt.show() 7 总结 以上通过seaborn的boxplot可以快速绘制箱线图，并通过修改参数或者辅以其他绘图知识自定义各种各样的箱线图来适应相关使用场景。
上半篇我们主要使用matplotlib来进行柱状图、散点图、饼图折线图等的绘制，下半篇主要使用seaborn来进行箱线图、小提琴图、分簇散点图、热力图等的绘制。本文是下半篇，上半篇链接在这里。...箱线图 箱线图可以提供数据位置及其分散情况的关键信息，主要用于反映原始数据分布的特征，还可以进行多组数据分布特征的比较。 ?...如上图所示，箱线图主要包含几个关键的数据，上、下四方位数，中位数，上、下边缘以及异常值。简单来说，上四分位数表示全部数据中有四分之一的数据大于它，异常值表示远离上或下四分位数。...另外我们还可以在boxplot中添加参数hue，分门别类地进行箱线图绘制，这里根据是否为神兽来做区分，显然神兽的防御属性远超非神兽。 ?...小提琴图 小提琴图结合了箱线图与核密度估计图的特点，它表征了在一个或多个分类变量情况下，连续变量数据的分布并进行了比较，它是一种观察多个数据分布有效方法。
因为后面闯关课程在讲到分析工具的时候，是用分析工具自动计算出结果的，你能做到看懂计算结果（四分位数）里面每个数据表示什么含义就可以了。...Python也有专门的计算四分位数的工具，方法如下： 【问】在分析就餐人员距离案例中，在箱线图中是如何看出大部分数据集中在哪一端的？...这个案例中的箱线图，中位数距离下四分位数比较近，表明大部分数据集中盒子的下端，也就是大部分数据集中在下四分位数和中位数之间。...快速记住的方法：在箱线图中，中位数离哪个四分位数（上四分位数、下四分位数）近，数据就集中在哪一端。 【问】发现下面的箱线图的箱子被压的很扁，这是为什么？...在数据集中，如果存在特别大或者特别小的异常值，就会导致箱子（箱线图）整体被压缩，反而凸显出来这些异常值。 【问】标准差是除以n还是n-1？
图片 箱形图（Box-plot）又称为盒须图、盒式图或箱线图，是一种用作显示一组数据分散情况资料的统计图。...箱线图的绘制方法是：先找出一组数据的上边缘、下边缘、中位数和两个四分位数；然后， 连接两个四分位数画出箱体；再将上边缘和下边缘与箱体相连接，中位数在箱体中间。...主要包含六个数据节点，将一组数据从大到小排列，分别计算出他的上边缘，上四分位数Q3，中位数，下四分位数Q1，下边缘，还有一个异常值。...箱形图的绘制步骤： 1、画数轴，度量单位大小和数据批的单位一致，起点比最小值稍小，长度比该数据批的全距稍长。 2、画一个矩形盒，两端边的位置分别对应数据批的上下四分位数（Q3和Q1）。...在矩形盒内部中位数（Xm）位置画一条线段为中位线。
继续“一图胜千言”系列，箱线图通过绘制观测数据的五数总括，即最小值、下四分位数、中位数、上四分位数以及最大值，描述了变量值的分布情况。...箱线图能够显示出离群点（outlier），通过箱线图能够很容易识别出数据中的异常值。 ? 本文利用R语言的ggplot2包，从头带您绘制各式各样的箱线图。...5)箱线图添加点 geom_point函数，向箱线图中添加点； ggplot(ToothGrowth, aes(x=dose, y=len)) + geom_boxplot() + geom_dotplot...二 颜色设置 aes(color=)函数为每个箱线图设置一个颜色，划分箱线图之后，可以使用scale_color_*()函数自定义颜色。...三 图例，标题设置 1）设置legeng Legend是对箱线图的解释性描述，默认的位置是在画布的右侧中间位置，可以通过theme()函数修改Legend的位置 p + theme(legend.position
使用 pandas 中的 .duplicated() 可以查询重复数据的内容，使用 .drop_duplicated() 可以删除重复数据，也可以对指定的数据列进行去重。 ...dfNew = dfData.drop_duplicates(inplace=True) # 删除重复的数据行 3、异常值处理 数据中可能包括异常值， 是指一个样本中的数值明显偏离样本集中其它样本的观测值...异常值可以通过箱线图、正态分布图进行识别，也可以通过回归、聚类建模进行识别。 箱线图技术是利用数据的分位数识别其中的异常点。箱形图分析也超过本文的内容，不能详细介绍了。...只能笼统地说通过观察箱形图，可以查看整体的异常情况，进而发现异常值。 dfData.boxplot() # 绘制箱形图 以上就是python数据预处理的三种情况，希望对大家有所帮助。
本文会带你学习： 数据分析流程 特征工程 缺失值、异常值、重复值的处理 箱线图怎么判断异常值 观察散点图、箱型图、箱线图等进行分析 两独立样本T检验 用到的库：numpy 、pandas、 matplotlib...4.2.1.3 箱线图 箱线图是一种常见的异常检测方式。 箱形图可以用来观察数据整体的分布情况，利用中位数，25/%分位数，75/%分位数，上边界，下边界等统计量来来描述数据的整体分布情况。...箱线图怎么判断异常值？ 如果一个异常值比Q1-1.5IQR还要小的话，或者它比Q3+1.5IQR还要大的话，就把这样的值看成异常值。...左侧的子图是严重的右偏分布，在取对数后基本上趋于正态分布。 ? 4.2.2.2 使用边界值替换 我们可以对异常值进行截断处理，即使用临界值替换异常值。例如，在3σ与箱线图中，就可以这样来处理。...指的是置信区间，默认为95%的置信度，总体均值在95%的概率下是不会超过线（置信区间）的。在柱形图中，仅显示了内陆城市和沿海城市空气质量指数（AQI）的均值对比，我们可以使用箱线图来显示更多的信息。
方法2——箱线图： ? 箱线图是指通过分位数对数值型数据的图形化描述。这是一种非常简单但有效的异常值可视化方法。把上下须触线看作数据分布的上下边界。...任何出现在下须触线下面或上须触线上面的数据点可以被看作异常值。下面是绘制箱线图的代码： ? 上面的代码输出如下的箱线图。如你所见，它把大于75或小于-35的值看作异常值。...箱线图分解： 四分位差的概念是被用来绘制详细图的。四分位差是统计学中通过将数据集划分为四分位数来衡量统计离散度和数据可变性的概念。...四分位数是指将数据分为三个点和四个区间的数据点。 ? 四分位差是重要的，因为它用于定义异常值。它是第三个四分位数和第一个四分位数的差（IQR=Q3-Q1）....这种情况下的异常值被定义为低于（Q1-1.5IQR）或低于箱线图下须触线或高于（Q3+1.5IQR）或高于箱线图上须触线的观测值。 ?
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