异常值处理前后对比箱图python代码

为了对比数据预处理前后异常值处理的结果,可以通过绘制箱线图(Boxplot)来直观展示数据的变化。以下是一个完整的Python代码示例,使用`seaborn`和`matplotlib`库绘制箱线图,并使用`pandas`进行数据处理。 假定使用Z-score方法来处理异常值,以下是实现代码: ```python import pandas as pd import numpy as np import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt # 生成示例数据 np.random.seed(42) data = pd.DataFrame({ 'feature': np.random.normal(loc=0, scale=1, size=100) }) # 添加一些异常值 data.loc[::10] = 5 + np.random.normal(loc=0, scale=0.5, size=10) # 使用Z-score检测并处理异常值 data['z_score'] = np.abs((data['feature'] - data['feature'].mean()) / data['feature'].std()) data_cleaned = data[data['z_score'] < 3].copy() # 绘制预处理前后的箱线图对比 plt.figure(figsize=(12, 6)) plt.subplot(1, 2, 1) sns.boxplot(x=data['feature']) plt.title('Before Outlier Treatment') plt.subplot(1, 2, 2) sns.boxplot(x=data_cleaned['feature']) plt.title('After Outlier Treatment') plt.tight_layout() plt.show() ``` ### 代码说明: 1. **数据生成**:创建了一个正态分布的示例数据集,并人为添加了一些异常值。 2. **异常值处理**:使用Z-score方法识别并移除绝对值大于3的异常值。 3. **箱线图对比**:通过`seaborn`绘制箱线图,左侧为原始数据,右侧为处理后的数据。 ### 可视化结果: - 原始数据的箱线图会显示异常值(离群点)。 - 处理后的数据箱线图中异常值被移除,数据分布更加集中。 这种方法可以直观地展示数据在异常值处理前后的分布变化,同时通过图形对比更易于分析预处理的效果。

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

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别再手动拖拽了!用Lumerical脚本批量创建FDTD仿真结构(附完整代码)

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