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 pd
catering_sale = '../data/catering_sale.xls' #餐饮数据
data = pd.read_excel(ca
2022-02-25 01:56:36
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C# 与6西格玛，有关的代码 ，包括PLOT图，正太分布，C# 与6西格玛有关的代码 ，包括PLOT图，正太分布
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汇总了目前论文发表中主要的箱型组合图使用方法，让论文秒变高大上的神器
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主要介绍了Python箱型图绘制与特征值获取过程解析,文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下
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