通过箱型图判断异常值

代码如下：

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
df = pd.read_csv('../datasets/tips.csv')

plt.boxplot(x = df['total_bill'],    #指定箱形图数据，如多组数据[x1,x2,x3]
            whis= 1.5,               #指定1.5倍的四分位数差
            widths = 0.3,            #指定箱子的宽度为0.5
            patch_artist = True,     #填充箱子的颜色
            showmeans= True,         #显示均值
            boxprops= {'facecolor':'RoyalBlue'},   #指定箱子的填充色为宝蓝色
            flierprops={'markerfacecolor':'red','markeredgecolor':'red','markersize':3}, #指定异常值的填充色、边框色和大小
            meanprops= {'marker':'h','markerfacecolor':'black','markersize':8}, #指定中位数的标识符号和颜色
            medianprops= {'linestyle':'--','color':'orange'}, #指定均值点的标识符号、填充色和大小
            #labels= [''] #去除x轴刻度值
           )
plt.xticks([])  #去除x轴刻度线和刻度值
plt.show()

Q1 = df['total_bill'].quantile(q=0.25)
Q3 = df['total_bill'].quantile(q=0.75)
low_limit = Q1 - 1.5*(Q3-Q1)
up_limit = Q3 + 1.5*(Q3-Q1)

val = df['total_bill'][(df['total_bill']>up_limit)|(df['total_bill']