Statistics 在均匀分布数据中寻找异常值

我的数据集有两列：类别和价格。价格列具有均匀分布的数据。我想从每个类别的价格列中找出异常值

Category     Price<br>
A &emsp;&emsp;&emsp;5<br>
A &emsp;&emsp;&emsp;12<br>
A &emsp;&emsp;&emsp;14<br>
A &emsp;&emsp;&emsp;15<br>
A &emsp;&emsp;&emsp;22<br>
B &emsp;&emsp;&emsp;100<br>
B &emsp;&emsp;&emsp;2000<br>
B &emsp;&emsp;&emsp;3000<br>
B &emsp;&emsp;&emsp;4000<br>
B &emsp;&emsp;&emsp;9500<br>

类别价格

A&emsp&emsp&emsp；5

A&emsp&emsp&emsp；12

A&emsp&emsp&emsp；14

A&emsp&emsp&emsp；15

A&emsp&emsp&emsp；22

B&emsp&emsp&emsp；100

B&emsp&emsp&emsp；2000年

B&emsp&emsp&emsp；3000

B&emsp&emsp&emsp；4000

B&emsp&emsp&emsp；9500

我试过IQR，但它不能提供准确的结果

---

我希望对于A类，它应该给出5和22作为离群值，对于B类，离群值应该是100和9500，您可能需要将数据帧分为A类和B类

dfA = df.loc[df['Category'] == 'A']
dfB = df.loc[df['Category'] == 'B']
dfAquantile = dfA['Price'].quantile(0.25)
...

---

IQR的结果是什么？你被困在哪里？在一个线性样本中检测异常值是一个有很好证明的问题，有许多语言的解决方案。