首先我们简单地区分一下离群点（outlier）以及异常值（anomaly）：

离群点：

异常值：

个人觉着异常值和离群点是两个不同的概念，当然大家在数据预处理时对于这两个概念不做细致的区分，不如：姚明站在我们中间的时候，我觉着我们只能说他是一个离群点，我们能说他异常吗？异常的假设是姚明得了巨人症，可是他不是。

箱型图

代码块

餐饮销售数据离群点检测代码：

#-*- coding: utf-8 -*-import pandas as pdcatering_sale = '../data/catering_sale.xls' #餐饮数据data = pd.read_excel(catering_sale, index_col = u'日期') #读取数据，指定“日期”列为索引列import matplotlib.pyplot as plt #导入图像库plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] #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(return_type='dict') #画箱线图，直接使用DataFrame的方法x = p['fliers'][0].get_xdata() # 'fliers'即为离群点的标签y = p['fliers'][0].get_ydata()y.sort() #从小到大排序，该方法直接改变原对象#用annotate添加注释#其中有些相近的点，注解会出现重叠，难以看清，需要一些技巧来控制。#以下参数都是经过调试的，需要具体问题具体调试。for i in range(len(x)): if i > 0: plt.annotate(y[i], xy = (x[i],y[i]), xytext=(x[i]+0.05 -0.8/(y[i]-y[i-1]),y[i])) else: plt.annotate(y[i], xy = (x[i],y[i]), xytext=(x[i]+0.08,y[i]))plt.show() #展示箱线图

运行结果：

以上这篇Python箱型图处理离群点的例子就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持。