Python清除异常值四分位法

看了https://blog.csdn.net/zhuiqiuuuu/article/details/82721935 这篇文章，但是因为用不到pd，所以改了改。
先上代码

# Outlier detection
import numpy as npdef detect_outliers2(df):outlier_indices = []# 1st quartile (25%)Q1 = np.percentile(df, 25)# 3rd quartile (75%)Q3 = np.percentile(df, 75)# Interquartile range (IQR)IQR = Q3 - Q1# outlier stepoutlier_step = 1.5 * IQRfor nu in df:if (nu < Q1 - outlier_step) | (nu > Q3 + outlier_step):df.remove(nu)return dfif __name__ == '__main__':df = [-3331,2,3,4,11111]Outliers_to_drop = detect_outliers2(df)# Drop outliersprint(Outliers_to_drop)

输出：[2, 3, 4]

效果描述：将输入的df清除异常值

理论：
首先计算出第一四分位数（Q1）、中位数、第三四分位数（Q3）。
中位数我们都知道，就是将一组数字按从小到大的顺序排序后，处于中间位置（也就是50%位置）的数字。
同理，第一四分位数、第三四分位数是按从小到大的顺序排序后，处于25%、75%的数字。

令 IQR=Q3−Q1IQR=Q3−Q1 ，那么 Q3+1.5(IQR)Q3+1.5(IQR) 和 Q1−1.5(IQR)Q1−1.5(IQR) 之间的值就是可接受范围内的数值，这两个值之外的数认为是异常值。
抄袭一张图：

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