Python 分位点剔除离群点实现流程
1. 确定分位点阈值
- 输入数据集，确定分位点阈值，通常我们使用四分位数（Q1和Q3）来计算分位点。
- 根据数据集的特性，选择合适的分位点阈值，常用的选择是 Q1 - 1.5 * IQR 和 Q3 + 1.5 * IQR，其中IQR为四分位数间距。
2. 计算数据集的四分位数
- 导入 numpy 库，用于进行数值计算。
- 使用 numpy 库的 percentile() 函数计算数据集的四分位数。
- 代码示例：
import numpy as np
data = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
q1 = np.percentile(data, 25)
q3 = np.percentile(data, 75)
3. 计算四分位数间距
- 使用 numpy 库计算四分位数间距（IQR），即 Q3 - Q1。
- 代码示例：
iqr = q3 - q1
4. 确定分位点阈值
- 使用计算得到的 IQR 值，确定分位点阈值。
- 代码示例：
threshold_lower = q1 - 1.5 * iqr
threshold_upper = q3 + 1.5 * iqr
5. 剔除离群点
- 遍历数据集，剔除不在分位点阈值范围内的数据。
- 代码示例：
filtered_data = []
for value in data:
if threshold_lower <= value <= threshold_upper:
filtered_data.append(value)
6. 输出剔除离群点后的数据集
- 将剔除离群点后的数据集输出，用于后续分析和处理。
- 代码示例：
print(filtered_data)
序列图如下所示：
sequenceDiagram
participant 小白
participant 开发者
小白->>开发者: 如何实现"python分位点剔除离群点"？
开发者->>小白: 确定分位点阈值
开发者->>小白: 计算数据集的四分位数
开发者->>小白: 计算四分位数间距
开发者->>小白: 确定分位点阈值
开发者->>小白: 剔除离群点
开发者->>小白: 输出剔除离群点后的数据集
小白->>开发者: 完成任务
以上是实现"python分位点剔除离群点"的步骤和代码。希望对你有所帮助！
