详解pandas.DataFrame.boxplot()（绘制数据框箱线图）函数使用方法 |
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详解pandas.DataFrame.boxplot()（绘制数据框箱线图）函数使用方法
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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。 本站文章如无特殊说明，均为本站原创，如若转载，请注明出处：详解pandas.DataFrame.boxplot()（绘制数据框箱线图）函数使用方法 - Python技术站 |
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