极端值和异常值_多种异常指数正常范围

你在整理统计公司人的收入情况，手一抖，不小心把某个人的月薪26249变成了，某个人的月薪16895变成1689.5了。于是变成了如下的情况：

incomes=[25590, 23306, 26780, 29463, 22485, , 24985, 1689.5, 17700, 18257, 24132, 21479, 19304, 16511, 18573, 26606, 20917, 19394, 24322, 28383, 16478, 29062, 23232, 17580, 26804, 28500, 25018, 24001, 27530, 27459, 22776, 19835, 16475, 15201, 28801, 19509, 19098, 17993, 15131, 26187, 25022, 27430, 19114, 18295, 25365, 23550, 20413, 19335, 21286, 22911]

有时候数据集中会包含一个或多个数值异常大或异常小的值，这样的极端值称为异常极端值（outlier）。这在现实数据集中是很有可能发生的，如数据录入错误、测量错误、试验错误、数据处理错误等。异常值的存在当然对数据统计产生很多不良的影响，例如降低数据统计的说服力和可信度。

因此，我们首先想到的是把异常值检测出来。这里就需要用到排序，利用排序，将数据从小到大进行排列。然后将数据进行等分。如果分成2部分，那这个数就是中位数。如果分为4部分，那这个数就叫四分位数。注意，这不是美式足球（橄榄球）中的四分位；四分位数不止一个，是3个，即通过3个四分位数将数据分为了4个数量上相等的部分。

这3个四分位数分别用Q1，Q2，Q3表示。你可能并不陌生，股票市场中，经常有Q1财报，Q2财报，Q3财报，Q4财报的说法，指的是四个季度的财报情况，一年4个季度，也是四等分。

那么，对于上面的数据，怎样计算Q1，Q2，Q3呢？可以利用pandas的describe函数。

import pandas as pd four = pd.Series(data).describe() print(four) print('Q1= {0}, Q2= {1}, Q3={2}'.format(four['25%'],four['50%'],four['75%']))

输出结果：

count 50.000000 mean 26835. std 34372. min 1689. 25% 19102.000000 50% 22843. 75% 26037. max .000000 dtype: float64 Q1= 19102.0, Q2= 22843.5, Q3= 26037.75

可以看出，pandas的describe函数不仅能得出数据集的样本数量，均值，标准差，最小值、最大值，以及3个四分位数，即在数据25%，50%，75%位置的数。我们通常把Q3-Q1的差值称为四分位距（interquartile range，IQR），或四分差。

那什么是异常极端值呢，用如下计算公式：

Q1 = four['25%'] Q3 = four['75%'] IQR = Q3 - Q1 upper = Q3 + 1.5 * IQR lower = Q1 - 1.5 * IQR print(upper, lower)

输出结果：

36441.375 8698.375

高于upper或者低于lower的值都属于异常极端值。

画出图像如下：

incomes = pd.DataFrame(incomes) import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt sns.boxplot(data=incomes, palette="Set1") plt.show()

很容易发现标为黑色菱形的这2个极端值。那这个计算极端值的1.5是怎么得来的呢，这是统计学中经过大量分析和经验积累得出的标准，一般情况不做调整。

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