算法
首先，给大家讲下什么叫四分位数。顾名思义，就是把一堆数据排序会分成四份，找出其中的那三个点。中间那个叫中位数，下面那个叫下四分位数据，上面那个叫上四分位数。如下图：
image.png
中间的两个数是12和14，平均数13即为中位数。14以上的数字，最中间的数字是20即为上四分位数。12以下中间的数字是4即为下四分位数。
当然，也是更严谨的计算方法。对样本数据或者全部数据线性回归，找出概率密度函数。反函数y=0.5对应的x值为中位数，y=0.25对应的x值为下四分位数，y=0.75对应的x值为上四分位数
箱体图
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案例
和3σ原则相比，箱线图依据实际数据绘制，真实、直观地表现出了数据分布的本来面貌，且没有对数据作任何限制性要求（3σ原则要求数据服从正态分布或近似服从正态分布），其判断异常值的标准以四分位数和四分位距为基础。四分位数给出了数据分布的中心、散布和形状的某种指示，具有一定的鲁棒性，即25%的数据可以变得任意远而不会很大地扰动四分位数，所以异常值通常不能对这个标准施加影响。鉴于此，箱线图识别异常值的结果比较客观，因此在识别异常值方面具有一定的优越性。
箱型图提供了识别异常值的一个标准，即异常值通常被定义为小于QL-1.5IQR或大于QU+1.5IQR的值。其中，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。
# 定义箱线图识别异常值函数
def box_plot(Ser):
'''
Ser：进行异常值分析的DataFrame的某一列
'''
Low = Ser.quantile(0.25)-1.5*(Ser.quantile(0.75)-Ser.quantile(0.25))
Up = Ser.quantile(0.75)+1.5*(Ser.quantile(0.75)-Ser.quantile(0.25))
index = (Ser< Low) | (Ser>Up)
Outlier = Ser.loc[index]
return(Outlier)
box_plot(df['counts']).head(8)
