熊猫和海鸟的箱线图可视化
原文:https://www . geesforgeks . org/box-plot-visualization-with-pandas-and-seaborn/
箱线图是通过四分位数描绘数字数据组的视觉表示。Boxplot 也用于检测数据集中的异常值。它通过一个简单的方框和触须高效地捕获数据摘要，并允许我们轻松地跨组进行比较。Boxplot 使用第 25 个、第 50 个和第 75 个百分位数汇总样本数据。这些百分位数也被称为下四分位数、中位四分位数和上四分位数。
方框图由 5 个部分组成。
- 最低限度
- 第一个四分位数或 25%
- 中位数(第二四分位数)或 50%
- 第三个四分位数或 75%
- 最高的
要下载使用的数据集，点击这里的。
*用熊猫画方框图:*
使用熊猫数据框绘制箱线图的一种方法是使用熊猫库的boxplot()功能。
# import the required library
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
% matplotlib inline
# load the dataset
df = pd.read_csv("tips.csv")
# display 5 rows of dataset
df.head()
days 相对于total_bill的箱线图。
df.boxplot(by ='day', column =['total_bill'], grid = False)
**
同敬size tip的箱型地块。**
df.boxplot(by ='size', column =['tip'], grid = False)
**
使用海鸟图书馆绘制箱线图:**
*语法:*
seaborn.boxplot(x=None, y=None, hue=None, data=None, order=None, hue_order=None, orient=None, color=None, palette=None, saturation=0.75, width=0.8, dodge=True, fliersize=5, linewidth=None, whis=1.5, notch=False, ax=None, **kwargs)*参数:* x = 数据集的特征 y = 数据集的特征 色相= 数据集的特征 数据= 数据框或完整数据集 颜色= 颜色名称
让我们看看如何通过 seaborn library 创建方块图。
关于“提示”数据集的信息。
# load the dataset
tips = sns.load_dataset('tips')
tips.head()
days 相对于total_bill的箱线图。
# Draw a vertical boxplot grouped
# by a categorical variable:
sns.set_style("whitegrid")
sns.boxplot(x = 'day', y = 'total_bill', data = tips)
Let’s take the first box plot i.e, blue box plot of the figure and understand these statistical things:
- 蓝色方框图底部黑色水平线为最小值
- 蓝色方框图矩形的第一条黑色水平线为第一个四分位数或 25%
- 第二黑蓝框图矩形水平线为第二四分位数或 50%或中位数。
- 蓝色方框图矩形的第三条黑色水平线为第三个四分位数或 75%
- 上黑蓝色方框图矩形的水平线为最大值。
- 蓝框图的小菱形为异常数据或错误数据。**
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