【Educoder数据挖掘实训】异常值检测-箱线图

开挖！

关于箱线图 ，核心理念就是找出上四分位数和下四分位数，定义二者的差为 I Q R IQR IQR。上下四分位数分别向上下扩展 1.5 I Q R 1.5IQR 1.5IQR定义为上界和下界，在此之外的数据被认为是异常数据。

这当然是合理的，关键在于四分位数如何求。

这是实训中给出的方法，这当然是错误的。

四分位数是没有办法仅通过一条公式算出来的，肯定要分类讨论。由于是除以四所以分为 0.25 , 0.5 , 0.75 , 0 0.25,0.5,0.75,0 0.25,0.5,0.75,0四种情况。

靠哪边近哪边占据更大权重才是合理的，比如 0.25 0.25 0.25的情况下就有 Q i = 0.75 ⋅ x [ i ( l + 1 ) / / 4 ] + 0.25 ⋅ x [ i ( l + 1 ) / / 4 + 1 ] Q_i=0.75\cdot x[i(l+1)//4]+0.25\cdot x[i(l+1)//4+1] Qi=0.75⋅x[i(l+1)//4]+0.25⋅x[i(l+1)//4+1]。

其余三种情况同理。

但是分类讨论比较麻烦，我们可以借助quantile函数帮助我们直接求出上下四分位点。

求出分位点之后，我们理所当然知道了上限和下限。

此时我们可以借助 S e r i e s Series Series数据类型的特殊运算性质我们求出异常值 b o o l bool bool类型的 s e r i e s series series，然后将他取反后在原 s e r i e s series series中去除即可。

python 复制代码

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy import stats
import numpy as np

data = pd.read_csv("src/death.csv", index_col='Unnamed: 0')

data = data.dropna(axis=1, thresh=data.shape[0] * 0.2)
data = data.dropna(axis=0, thresh=data.shape[1] * 0.2)

a = pd.isna(data).sum()
cols = [x for i, x in enumerate(a.index) if a[i] > 0]

mode_list = 'FIPS Admin2'
for i in cols:
    if mode_list.find(i) != -1:
        data[i] = data[i].fillna(data[i].mode().iloc[0])
    else:
        data[i] = data[i].fillna(data.mean()[i])


cols = '2008/10/20,2008/11/20,2008/12/20'.split(',')
x = data[cols]


########## Begin ########## 
Q1 = x.quantile(0.25)
Q3 = x.quantile(0.75)
IQR = Q3 - Q1

lower_limit = Q1 - 1.5 * IQR
upper_limit = Q3 + 1.5 * IQR

outliers_index = (x < lower_limit) | (x > upper_limit)
x_c1 = x[~outliers_index]
print(outliers_index.sum())

########## End ########## 
x_c1.boxplot()
plt.savefig(r'src/step1/ans_img')
plt.show()

解决问题的关键在于两点：

看预计输出知道最后需要输出的数据类型是一个 s e r i e s series series，后我们通过查询 s e r i e s series series的一些优秀的运算性质来解决问题。
在学习新知识的时候查询多手资料，不要盲信题目中给出的知识点讲解。