outlier.ipynb

{
 "cells": [
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 1,
   "id": "57852fe7",
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "import pandas as pd\n",
    "import numpy as np\n",
    "import seaborn as sns"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 2,
   "id": "2994b482",
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "l = [1,5,3,5,2,56,3,54,8,6,4,3,5,8,90,7,6,4,3,2,4,5,6,8,9,0,8,124,6,4,3,3,4,5,55,6,7,8,9,8,]"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 3,
   "id": "262767cc",
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "[56, 54, 90, 124, 55]\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "# oulier Z-score\n",
    "\n",
    "outliers = []\n",
    "def detect_outliers(data):\n",
    "    threshold = 1  # 3rd standard deviation\n",
    "    mean = np.mean(data)\n",
    "    std = np.std(data)\n",
    "    \n",
    "    for i in data:\n",
    "        z_score = (i - mean)/std\n",
    "        if np.abs(z_score) > threshold:\n",
    "            outliers.append(i)\n",
    "    return outliers\n",
    "\n",
    "\n",
    "print(detect_outliers(l))"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 19,
   "id": "97e41b11",
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "[56, 54, 90, 124, 55]"
      ]
     },
     "execution_count": 19,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "# outlier IQR code\n",
    "def find_outlier(data):\n",
    "    Q1 = np.percentile(l, 25)\n",
    "    Q3 = np.percentile(l, 75)\n",
    "    IQR = Q3 - Q1\n",
    "    lower_bound = Q1 - 1.5 * IQR\n",
    "    upper_bound = Q3 + 1.5 * IQR\n",
    "    find_outlier = [x for x in data if x < lower_bound or x > upper_bound]\n",
    "    return find_outlier\n",
    "\n",
    "\n",
    "find_outlier(l)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 4,
   "id": "67f890ba",
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "name": "stderr",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "D:\\anaconda\\lib\\site-packages\\seaborn\\_decorators.py:36: FutureWarning: Pass the following variable as a keyword arg: x. From version 0.12, the only valid positional argument will be `data`, and passing other arguments without an explicit keyword will result in an error or misinterpretation.\n",
      "  warnings.warn(\n"
     ]
    },
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "<AxesSubplot:>"
      ]
     },
     "execution_count": 4,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    },
    {
     "data": {
      "image/png": "iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAggAAAGdCAYAAAB3v4sOAAAAOXRFWHRTb2Z0d2FyZQBNYXRwbG90bGliIHZlcnNpb24zLjUuMiwgaHR0cHM6Ly9tYXRwbG90bGliLm9yZy8qNh9FAAAACXBIWXMAAA9hAAAPYQGoP6dpAAATk0lEQVR4nO3dfWyVd9nA8etAoS0MmIMMVl4mJCao4JxlmiBxviwziC5qotvYBONfGJm8GAWdZkadEJMRNXEzLmb/bDwsZmCmESMoogtGJi+TbdHNiAPGGHHKWrO1vPT3/PE8O1IuoLVCz6Hn80matOe+z91fr/vk9NvzklZKKSUAAE4zrNYLAADqj0AAABKBAAAkAgEASAQCAJAIBAAgEQgAQCIQAICkaaBX7OnpicOHD8eYMWOiUqlcyDUBABdJKSU6Ozujra0thg079+MEAw6Ew4cPx9SpUwd6dQCghg4ePBhTpkw55/YBB8KYMWOq32Ds2LEDPQwAMIg6Ojpi6tSp1d/j5zLgQHjtaYWxY8cKBAC4xPT18gAvUgQAEoEAACQCAQBIBAIAkAgEACARCABAIhAAgEQgAACJQAAAEoEAACQCAQBIBAIAkAgEACARCABAIhAAgEQgAACJQAAAEoEAACQCAQBIBAIAkAgEACARCABAIhAAgEQgAACJQAAAEoEAACQCAQBIBAIAkAgEACARCABAIhAAgEQgAABJU60XcCGUUqKrq+usl3d3d0dERHNzc1QqlfMep6Wlpc99AKARDIlA6Orqivnz5//Xx9m8eXO0trZegBUBwKXNUwwAQDIkHkE43b/eemuUYf//Y506EWOe2BAREZ3X3BIxfETav9JzMi7b+z+DuUQAqHtDLhDKsKazhkAMH3HWy8sgrAkALjWeYgAAEoEAACQCAQBIBAIAkAgEACARCABAIhAAgEQgAACJQAAAEoEAACQCAQBIBAIAkAgEACARCABAIhAAgEQgAACJQAAAEoEAACQCAQBIBAIAkAgEACARCABAIhAAgEQgAACJQAAAEoEAACQCAQBIBAIAkAgEACARCABAIhAAgEQgAACJQAAAEoEAACQCAQBIBAIAkAgEACARCABAIhAAgEQgAACJQAAAEoEAACQCAQBIBAIAkAgEACARCABAIhAAgEQgAACJQAAAEoEAACQCAQBIBAIAkAgEACARCABAIhAAgEQgAACJQAAAEoEAACQCAQBIBAIAkAgEACARCABAIhAAgEQgAACJQAAAEoEAACQCAQBIBAIAkAgEACBpqvUCTldKia6uroiIaGlpiUql0pBrAIBaq6tHELq6umL+/Pkxf/786i/pRlwDANRaXQUCAFAfBAIAkAgEACARCABAIhAAgEQgAACJQAAAEoEAACQCAQBIBAIAkAgEACARCABAIhAAgEQgAACJQAAAEoEAACQCAQBIBAIAkAgEACARCABAIhAAgEQgAACJQAAAEoEAACQCAQBIBAIAkAgEACARCABAIhAAgEQgAACJQAAAEoEAACQCAQBIBAIAkAgEACARCABAIhAAgEQgAACJQAAAEoEAACQCAQBIBAIAkAgEACARCABAIhAAgEQgAACJQAAAEoEAACQCAQBIBAIAkAgEACARCABAIhAAgEQgAACJQAAAEoEAACQCAQBIBAIAkAgEACARCABAIhAAgEQgAACJQAAAEoEAACQCAQBIBAIAkAgEACARCABAIhCgzu3YsSNuvvnm2LFjR6/Pz9zG0Od8N456ONcCAepYV1dXrFu3Ll588cW455574p577okXX3wx1q1bF8eOHatuW7duXXR1ddV6uVxEp98WnO+hrV7OtUCAOvbQQw/FSy+9FBERL730Uq/Pv/KVr/T6ev369TVbJxffmbcF53voqpdzXVeBUEqpft7V1RWvvvpqvz561dVpx+jnN+31PU8/VvlPjwUX0KFDh2L9+vVnvR2WUmLfvn3VbaWUWL9+fRw6dGiwl8kgOPO24HwPXfV0rpv6u2N3d3d0d3dXv+7o6Ljgizn9+B/5yEcGdpCekxEx8j/c/+zfs7u7O0aNGjWwdcB/oZQS3/nOdwZ0nW9961tRqVQu0soYbOe6LTjfQ0+9net+P4KwZs2aGDduXPVj6tSpF3Nd0NAOHDgQjz/+eJw6darf1zl16lQ8/vjjceDAgYu4MgbbuW4LzvfQU2/nut+PIHzxi1+MlStXVr/u6Oi44JHQ3Nxc/XzTpk3R0tLSr+t1dXX9+6//Yf3+kdL+mzZtioh/P5Jw+npgME2bNi2uu+662L17d78jYfjw4dHe3h7Tpk27yKtjMJ3rtuB8Dz31dq77/QhCc3NzjB07ttfHhXb6QyctLS3R2trar49eIfGfPvxyxvc8/VgetqNWKpVKLFu2bEDXcbsdWs51W3C+h556O9d19SJF4N+mTJkSCxcuPOudQqVSidmzZ1e3VSqVWLhwYUyePHmwl8kgOPO24HwPXfV0rgUC1LHbbrstxo8fHxEREyZM6PX517/+9V5fL1y4sGbr5OI787bgfA9d9XKuBQLUsZaWlli5cmVMnDgxVq5cGZ/73Odi4sSJsWLFirj88sur21asWNHv1+xwaTr9tuB8D231cq7/w1f0AYNt7ty5MXfu3F5fn2sbQ5vz3Tjq4Vx7BAEASAQCAJAIBAAgEQgAQCIQAIBEIAAAiUAAABKBAAAkAgEASAQCAJAIBAAgEQgAQCIQAIBEIAAAiUAAABKBAAAkAgEASAQCAJAIBAAgEQgAQCIQAIBEIAAAiUAAABKBAAAkAgEASAQCAJAIBAAgEQgAQCIQAIBEIAAAiUAAABKBAAAkAgEASAQCAJAIBAAgEQgAQCIQAIBEIAAAiUAAABKBAAAkAgEASAQCAJAIBAAgEQgAQCIQAIBEIAAAiUAAABKBAAAkAgEASAQCAJAIBAAgEQgAQCIQAIBEIAAAiUAAABKBAAAkAgEASAQCAJAIBAAgEQgAQCIQAIBEIAAAiUAAABKBAAAkAgEASAQCAJAIBAAgEQgAQNJU6wWcrqWlJTZv3lz9vFHXAAC1VleBUKlUorW1teHXAAC15ikGACARCABAIhAAgEQgAACJQAAAEoEAACQCAQBIBAIAkAgEACARCABAIhAAgEQgAACJQAAAEoEAACQCAQBIBAIAkAgEACARCABAIhAAgEQgAACJQAAAEoEAACQCAQBIBAIAkAgEACARCABAIhAAgEQgAACJQAAAEoEAACQCAQBIBAIAkAgEACARCABAIhAAgEQgAACJQAAAEoEAACQCAQBIBAIAkAgEACARCABAIhAAgEQgAACJQAAAEoEAACQCAQBIBAIAkAgEACARCABAIhAAgEQgAACJQAAAEoEAACQCAQBIBAIAkAgEACARCABAIhAAgEQgAACJQAAAEoEAACQCAQBIBAIAkAgEACARCABAIhAAgEQgAACJQAAAkqZaL+BCq/ScjPLaF6dO/HvD6Z+fsT8A0NuQC4TL9v7PWS8f88SGQV4JAFy6PMUAACRD4hGElpaW2Lx5c7q8lBLd3d0REdHc3ByVSqXP4wAAQyQQKpVKtLa2nnXbqFGjBnk1AHDp8xQDAJAIBAAgEQgAQCIQAIBEIAAAiUAAABKBAAAkAgEASAQCAJAIBAAgEQgAQCIQAIBEIAAAiUAAABKBAAAkAgEASAQCAJAIBAAgEQgAQCIQAIBEIAAAiUAAABKBAAAkAgEASAQCAJAIBAAgEQgAQCIQAIBEIAAAiUAAABKBAAAkAgEASAQCAJA0DfSKpZSIiOjo6LhgiwEALq7Xfm+/9nv8XAYcCJ2dnRERMXXq1IEeAgCokc7Ozhg3btw5t1dKXwlxDj09PXH48OEYM2ZMVCqVAS/wTB0dHTF16tQ4ePBgjB079oIddygxo76ZUd/M6PzMp29m1Ld6nFEpJTo7O6OtrS2GDTv3Kw0G/AjCsGHDYsqUKQO9ep/Gjh1bN8OsV2bUNzPqmxmdn/n0zYz6Vm8zOt8jB6/xIkUAIBEIAEBSd4HQ3Nwcd911VzQ3N9d6KXXLjPpmRn0zo/Mzn76ZUd8u5RkN+EWKAMDQVXePIAAAtScQAIBEIAAAiUAAAJK6C4R77703pk+fHi0tLdHe3h6//e1va72kmlizZk1cd911MWbMmLjyyivjwx/+cPz5z3/utU8pJb761a9GW1tbtLa2xrvf/e546qmnarTi2luzZk1UKpVYvnx59TIzinj++efj9ttvj/Hjx8eoUaPirW99a+zatau6vZFndPLkyfjyl78c06dPj9bW1pgxY0Z87Wtfi56enuo+jTaf3/zmN/GhD30o2traolKpxI9//ONe2/szj+7u7rjjjjtiwoQJMXr06Ljpppvi0KFDg/hTXFznm9GJEydi1apVMXv27Bg9enS0tbXFokWL4vDhw72OcUnMqNSRDRs2lBEjRpT777+/PP3002XZsmVl9OjR5bnnnqv10gbd+9///vLAAw+UJ598suzdu7csWLCgTJs2rfzrX/+q7rN27doyZsyY8sgjj5R9+/aVm2++uVx11VWlo6OjhiuvjZ07d5bXv/715S1veUtZtmxZ9fJGn9E//vGPcvXVV5dPfvKT5fe//33Zv39/2bp1a/nLX/5S3aeRZ/SNb3yjjB8/vvz0pz8t+/fvLz/60Y/KZZddVr797W9X92m0+fzsZz8rd955Z3nkkUdKRJRNmzb12t6feSxZsqRMnjy5bNmypezevbu85z3vKddcc005efLkIP80F8f5ZnTs2LFyww03lIcffrj86U9/Kr/73e/KO97xjtLe3t7rGJfCjOoqEN7+9reXJUuW9Lps5syZZfXq1TVaUf04evRoiYiyffv2UkopPT09ZdKkSWXt2rXVfbq6usq4cePK97///VotsyY6OzvLG97whrJly5Zy/fXXVwPBjEpZtWpVmTdv3jm3N/qMFixYUD71qU/1uuyjH/1ouf3220sp5nPmL7/+zOPYsWNlxIgRZcOGDdV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      "text/plain": [
       "<Figure size 640x480 with 1 Axes>"
      ]
     },
     "metadata": {},
     "output_type": "display_data"
    }
   ],
   "source": [
    "# outlier boxplot\n",
    "sns.boxplot(l)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 5,
   "id": "8cd596ed",
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   "outputs": [],
   "source": [
    "df = pd.read_csv('D:\\\\vishal data\\\\csv file\\\\customer_shopping_data.csv')"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 6,
   "id": "7c95525b",
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/html": [
       "<div>\n",
       "<style scoped>\n",
       "    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n",
       "        vertical-align: middle;\n",
       "    }\n",
       "\n",
       "    .dataframe tbody tr th {\n",
       "        vertical-align: top;\n",
       "    }\n",
       "\n",
       "    .dataframe thead th {\n",
       "        text-align: right;\n",
       "    }\n",
       "</style>\n",
       "<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
       "  <thead>\n",
       "    <tr style=\"text-align: right;\">\n",
       "      <th></th>\n",
       "      <th>invoice_no</th>\n",
       "      <th>customer_id</th>\n",
       "      <th>gender</th>\n",
       "      <th>age</th>\n",
       "      <th>category</th>\n",
       "      <th>quantity</th>\n",
       "      <th>price</th>\n",
       "      <th>payment_method</th>\n",
       "      <th>invoice_date</th>\n",
       "      <th>shopping_mall</th>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </thead>\n",
       "  <tbody>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>0</th>\n",
       "      <td>I138884</td>\n",
       "      <td>C241288</td>\n",
       "      <td>Female</td>\n",
       "      <td>28</td>\n",
       "      <td>Clothing</td>\n",
       "      <td>5</td>\n",
       "      <td>1500.40</td>\n",
       "      <td>Credit Card</td>\n",
       "      <td>5/8/2022</td>\n",
       "      <td>Kanyon</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>1</th>\n",
       "      <td>I317333</td>\n",
       "      <td>C111565</td>\n",
       "      <td>Male</td>\n",
       "      <td>21</td>\n",
       "      <td>Shoes</td>\n",
       "      <td>3</td>\n",
       "      <td>1800.51</td>\n",
       "      <td>Debit Card</td>\n",
       "      <td>12/12/2021</td>\n",
       "      <td>Forum Istanbul</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>2</th>\n",
       "      <td>I127801</td>\n",
       "      <td>C266599</td>\n",
       "      <td>Male</td>\n",
       "      <td>20</td>\n",
       "      <td>Clothing</td>\n",
       "      <td>1</td>\n",
       "      <td>300.08</td>\n",
       "      <td>Cash</td>\n",
       "      <td>9/11/2021</td>\n",
       "      <td>Metrocity</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>3</th>\n",
       "      <td>I173702</td>\n",
       "      <td>C988172</td>\n",
       "      <td>Female</td>\n",
       "      <td>66</td>\n",
       "      <td>Shoes</td>\n",
       "      <td>5</td>\n",
       "      <td>3000.85</td>\n",
       "      <td>Credit Card</td>\n",
       "      <td>16/05/2021</td>\n",
       "      <td>Metropol AVM</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>4</th>\n",
       "      <td>I337046</td>\n",
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       "    <tr>\n",
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      "D:\\anaconda\\lib\\site-packages\\seaborn\\_decorators.py:36: FutureWarning: Pass the following variable as a keyword arg: x. From version 0.12, the only valid positional argument will be `data`, and passing other arguments without an explicit keyword will result in an error or misinterpretation.\n",
      "  warnings.warn(\n"
     ]
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4200.0, 4200.0, 4200.0]\n"
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   "source": [
    "# oulier Z-score\n",
    "\n",
    "outliers = []\n",
    "def detect_outliers(data):\n",
    "    threshold = 3  # 3rd standard deviation\n",
    "    mean = np.mean(data)\n",
    "    std = np.std(data)\n",
    "    \n",
    "    for i in data:\n",
    "        z_score = (i - mean)/std\n",
    "        if np.abs(z_score) > threshold:\n",
    "            outliers.append(i)\n",
    "    return outliers\n",
    "\n",
    "\n",
    "print(detect_outliers(df['price']))"
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   "source": []
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