Python异常值分析

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。

在 Python 的 Pandas库中，只需要读人数据，然后使用 describe()函数就可以查看数据的基本情况。如下示例：

原始数据：

import pandas as pd
data1=r'D:\daily\data\catering_sale.xls'
data=pd.read_excel(data1,index_col='日期')
data.describe()

运行结果如下：

其中 count是非空值数，通过len(data)可以知道数据记录为201条，因此缺失值数为1。另外，提供的基本参数还有平均值(mean)、标准差(std)、最小值(min)、最大值(max)以及1/4、1/2、3/4分位数(25%、50%、75%)。更直观地展示这些数据，并且可以检测异常值的方法是使用箱线图。

如下代码：

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() # 'flies'即为异常值的标签
y = p['fliers'][0].get_ydata()
y.sort() #从小到大排序
#用annotate添加注释
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

箱线图如下：