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Python箱形图处理异常值示例

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简介：
本示例展示如何使用Python进行数据可视化中的关键步骤——通过箱形图识别和处理异常值，帮助数据分析者更好地理解数据分布。 首先我们简单地区分一下离群点（outlier）以及异常值（anomaly）： - 离群点：指的是数据集中与其它观测结果明显不同的单个数据。 - 异常值：个人认为异常值和离群点是两个不同的概念。例如，姚明站在人群中时，我们只能说他是人群中的一个离群点；但如果他得了巨人症，则可以称其为异常情况。 箱型图代码块用于餐饮销售数据的离群点检测： ```python import pandas as pd # 餐饮销售数据文件路径 catering_sale = ../data/catering_sale.xls # 读取Excel文件中的数据 data = pd.read_excel(catering_sale) ``` 这段代码首先导入了pandas库，然后定义了一个变量`catering_sale`来存储餐饮销售数据的文件路径。最后使用pd.read_excel()函数将该Excel表格的数据加载到一个DataFrame对象中。

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  • Python箱形图处理异常值示例
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