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使用pandas的box_plot去除异常值通常包含以下步骤：

1. 导入需要的库

使用pandas需要先导入pandas库和numpy库。代码如下：

import pandas as pd
import numpy as np

2. 读取数据

使用pandas读取需要处理的数据文件。以读取csv文件为例，代码如下：

data = pd.read_csv('filename.csv')

3. 绘制箱线图

使用pandas的box_plot函数绘制数据的箱线图。代码如下：

data.boxplot()

4. 标记异常值

根据箱线图，标记出异常值。一般而言，异常值被定义为小于Q1-1.5IQR或大于Q3+1.5IQR的数据点，其中Q1为数据的第一个四分位数，Q3为数据的第三个四分位数，IQR为四分位距。可以利用pandas的quantile函数计算四分位数和四分位距。代码如下：

Q1 = data.quantile(0.25)
Q3 = data.quantile(0.75)
IQR = Q3 - Q1
lower_bound = Q1 - 1.5*IQR
upper_bound = Q3 + 1.5*IQR
outliers = data[(data < lower_bound) | (data > upper_bound)]

5. 去除异常值

使用pandas的drop函数去除标记的异常值。代码如下：

data = data.drop(outliers.index)

示例1：去除房价数据的异常值

假设我们有一个存储房价数据的csv文件，“house_price.csv”，下面是如何使用pandas的box_plot函数去除异常值的示例代码：

import pandas as pd
import numpy as np

# 读取房价数据
data = pd.read_csv('house_price.csv')

# 绘制箱线图
data.boxplot()

# 标记异常值
Q1 = data.quantile(0.25)
Q3 = data.quantile(0.75)
IQR = Q3 - Q1
lower_bound = Q1 - 1.5*IQR
upper_bound = Q3 + 1.5*IQR
outliers = data[(data < lower_bound) | (data > upper_bound)]

# 去除异常值
data = data.drop(outliers.index)

示例2：去除学生身高数据的异常值

假设我们有一个存储学生身高数据的csv文件，“student_height.csv”，下面是如何使用pandas的box_plot函数去除异常值的示例代码：

import pandas as pd
import numpy as np

# 读取学生身高数据
data = pd.read_csv('student_height.csv')

# 绘制箱线图
data.boxplot()

# 标记异常值
Q1 = data.quantile(0.25)
Q3 = data.quantile(0.75)
IQR = Q3 - Q1
lower_bound = Q1 - 1.5*IQR
upper_bound = Q3 + 1.5*IQR
outliers = data[(data < lower_bound) | (data > upper_bound)]

# 去除异常值
data = data.drop(outliers.index)

以上示例代码仅展示了去除异常值的部分，请按照实际情况处理剩余部分的数据。