计算一组特定列的异常值，然后识别具有>5个具有异常值的列的ids

import pandas as pd

# 假设df是包含数据的DataFrame，且每列都有一个唯一的ID
# df = pd.read_csv('your_data.csv')  # 加载数据

def find_outliers_iqr(df):
    outliers = {}
    for column in df.columns:
        Q1 = df[column].quantile(0.25)
        Q3 = df[column].quantile(0.75)
        IQR = Q3 - Q1
        lower_bound = Q1 - 1.5 * IQR
        upper_bound = Q3 + 1.5 * IQR
        outlier_count = ((df[column] < lower_bound) | (df[column] > upper_bound)).sum()
        if outlier_count > 5:
            outliers[column] = outlier_count
    return outliers

outliers = find_outliers_iqr(df)

# 打印具有超过5个异常值的列及其异常值数量
for column, count in outliers.items():
    print(f"Column ID: {column}, Number of Outliers: {count}")