import numpy as np
import pandas as pd
def OutlierDetection(df):
# 计算下四分位数和上四分位
Q1 = df.quantile(q=0.25)
Q3 = df.quantile(q=0.75)
# 基于1.5倍的四分位差计算上下须对应的值
low_whisker = Q1 - 1.5 * (Q3 - Q1)
up_whisker = Q3 + 1.5 * (Q3 - Q1)
# 寻找异常点
kk = df[(df > up_whisker) | (df < low_whisker)]
data = pd.DataFrame({'id': kk.index, '异常值': kk})
return data
if __name__ == '__main__':
# 创建数据
data = [222, 87, 77, 92, 68, 80, 78, 84, 77, 81, 80, 80, 77, 92, 86, 76, 80, 81, 75, 77, 72, 81, 72, 84, 86, 80,
68, 77, 87, 76, 77, 78, 92, 75, 80, 78, 123, 3, 223, 232]
df = pd.DataFrame(data, columns=['value'])
df=df.iloc[:,0]
result=OutlierDetection(df)
print('箱线图检测到的异常值如下---------------------')
print(result)
%matplotlib notebook
import matplotlib.pyplot as plt
fig,axes = plt.subplots()
df.plot(kind='box',ax=axes)
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