异常值分析是检验数据是否有录入错误以及含有不合常理的数据。忽视异常值的存在是十分危险的，不加剔除地把异常值包括进数据的计算分析过程中，对结果会产生不良影响；重视异常值的出现，分析其产生的原因，常常成为发现问题进而改进决策的契机。

异常值是指样本中的个别值，其数值明显偏离其余的观测值。异常值也称为离群点，异常值的分析也称为离群点分析。

(1)简单统计量分析

可以先对变量做一个描述性统计，进而查看哪些数据是不合理的。最常用的统计量是最大值和最小值，用来判断这个变量的取值是否超出了合理的范围。如客户年龄的最大值为199岁，则该变量的取值存在异常。

(2)3原则

如果数据服从正态分布，在3原则下，异常值被定义为一组测定值中与平均值的偏差超过3倍标准差的值。在正态分布的假设下，距离平均值3之外的值出现的概率为P(｜x-｜>3)≤0.003，属于极个别的小概率事件。

如果数据不服从正态分布，也可以用远离平均值的多少倍标准差来描述。

(3)箱型图分析

箱型图提供了识别异常值的一个标准：异常值通常被定义为小于QL－1.5IQR或大于QU＋1.5IQR的值。QL称为下四分位数，表示全部观察值中有四分之一的数据取值比它小；QU称为上四分位数，表示全部观察值中有四分之一的数据取值比它大；IQR称为四分位数间距，是上四分位数QU与下四分位数QL之差，其间包含了全部观察值的一半。

箱型图依据实际数据绘制，没有对数据作任何限制性要求(如服从某种特定的分布形式)，它只是真实直观地表现数据分布的本来面貌；另一方面，箱型图判断异常值的标准以四分位数和四分位距为基础，四分位数具有一定的鲁棒性：多达25%的数据可以变得任意远而不会很大地扰动四分位数，所以异常值不能对这个标准施加影响。由此可见，箱型图识别异常值的结果比较客观，在识别异常值方面有一定的优越性，如图3-1所示。

如下数据：

日期 2015/2/10 2015/2/11 2015/2/12 2015/2/13 2015/2/14

销量额 2742.8 3014.3 865 3036.8

我们对其进行异常值分析

import pandas as pd

catering_sale = 'data2.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() #画箱线图，直接使用DataFrame的方法

x = p['fliers'][0].get_xdata() # 'flies'即为异常值的标签

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()