pandas.DataFrame.boxplot()是Pandas库中的一个函数，它可以将数据框的数据进行箱线图的可视化展示，从而帮助我们更好地理解数据的分布情况及异常值情况。本文将对该函数的作用、使用方法进行详细讲解，并提供两个实例说明。
函数作用
函数的作用是将数据框的每个列进行箱线图的可视化展示，我们可以通过观察图表来判断数据分布的偏态及异常值情况。箱线图用于展示数据的分布情况，其中箱体代表数据的中位数，箱子上下两端的线段代表75%分位数与25%分位数，箱子外部的小点则代表异常值。
函数参数
- column：指定要绘制箱型图的列名，默认为全部列；
- by：指定分类变量，按照该变量进行分组绘制箱型图；
- grid：布尔值，表示是否显示网格线；
- ax：指定绘图的Aaxes对象；
- figsize：指定绘制图像的尺寸大小；
- layout：用于显示子图的布局方式；
- return_type：指定绘制的图像类型，默认为matplotlib.axes.Axes；
- **kwds：其他参数。
函数示例
下面提供两个示例，以便更好地理解函数的使用方法。
示例1
导入Pandas库并创建数据框：
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame(np.random.rand(10, 3), columns=['col1', 'col2', 'col3'])输出：
| col1 | col2 | col3 | |
|---|---|---|---|
| 0 | 0.420447 | 0.029967 | 0.854970 |
| 1 | 0.574840 | 0.182032 | 0.627002 |
| 2 | 0.387047 | 0.757678 | 0.288685 |
| 3 | 0.437122 | 0.058667 | 0.957747 |
| 4 | 0.496488 | 0.268264 | 0.150822 |
| 5 | 0.798227 | 0.605551 | 0.493125 |
| 6 | 0.460259 | 0.333671 | 0.858922 |
| 7 | 0.446345 | 0.357164 | 0.536836 |
| 8 | 0.463891 | 0.743068 | 0.601117 |
| 9 | 0.807246 | 0.550213 | 0.430407 |
绘制所有列的箱线图：
df.boxplot()
plt.show()输出：
可以看出，三列数据的分布情况大致相同，没有异常值。
示例2
继续使用示例1中的数据框，按照col2列进行分组绘制箱线图：
df.boxplot(by='col2')
plt.show()输出：
由于col2列中的数值不同，因此在绘图中出现了分组的情况，可以看出col2=0.33和col2=0.43的数据存在较多的异常值。
总结
pandas.DataFrame.boxplot()函数是Pandas库中的一个可视化函数，用于绘制数据框中数据的箱线图，可以帮助我们更好地理解数据的分布情况及异常值情况。通过该函数的示例，我们可以从实际应用中更好地理解其使用方法。
本文链接：https://my.lmcjl.com/post/20122.html
展开阅读全文
4 评论