Python pandas.DataFrame.boxplot用法及代码示例

用法:
DataFrame.boxplot(column=None, by=None, ax=None, fontsize=None, rot=0, grid=True, figsize=None, layout=None, return_type=None, backend=None, **kwargs)

从 DataFrame 列制作箱形图。

从 DataFrame 列制作box-and-whisker 图，可选择按其他一些列分组。箱线图是一种通过四分位数以图形方式描绘数值数据组的方法。该框从数据的 Q1 到 Q3 四分位值延伸，在中位数 (Q2) 处有一条线。胡须从框的边延伸以显示数据的范围。默认情况下，它们从框的边延伸不超过1.5 * IQR (IQR = Q3 - Q1)，在该间隔内最远的数据点处结束。异常值被绘制为单独的点。

有关详细信息，请参阅 Wikipedia 的 boxplot 条目。

参数：

column：str 或 str 列表，可选

列名或名称列表，或向量。可以是 pandas.DataFrame.groupby() 的任何有效输入。

by：str 或array-like，可选

DataFrame 中的列到 pandas.DataFrame.groupby() 。每个 by 中的列值将完成一个 box-plot 。

ax：matplotlib.axes.Axes 类的对象，可选

boxplot 要使用的 matplotlib 轴。

fontsize：浮点数或 str

刻度标签字体大小(以磅为单位或作为字符串)(例如，large)。

rot：整数或浮点数，默认为 0

标签相对于屏幕坐标系的旋转角度(以度为单位)。

grid：布尔值，默认为真

将此设置为 True 将显示网格。

figsize：以英寸为单位的元组(宽度，高度)

在 matplotlib 中创建的图形的大小。

layout：元组(行、列)，可选

例如，(3, 5) 将使用 3 列和 5 行显示子图，从左上角开始。

return_type：{‘axes’, ‘dict’, ‘both’} 或无，默认 ‘axes’

要返回的对象类型。默认值为 axes 。

‘axes’ 返回绘制箱线图的 matplotlib 轴。
‘dict’ 返回一个字典，其值是箱线图的 matplotlib 线。
‘both’ 返回一个带坐标轴和字典的命名元组。
当与 by 分组时，将返回一个将列映射到 return_type 的系列。

如果 return_type 是 None ，则返回与 layout 形状相同的 NumPy 轴数组。

backend：str，默认无

要使用的后端，而不是选项 plotting.backend 中指定的后端。例如，‘matplotlib’。或者，要为整个会话指定 plotting.backend，请设置 pd.options.plotting.backend 。

**kwargs：

要传递给 matplotlib.pyplot.boxplot() 的所有其他绘图关键字参数。

结果: 请参阅注释。

注意：

返回类型取决于 return_type 参数：

‘axes’：matplotlib.axes.Axes 类的对象
‘dict’：matplotlib.lines.Line2D 对象的字典
‘both’：具有结构(ax，lines)的命名元组

对于与 by 分组的数据，返回上述系列或 numpy 数组：

Series
array(对于 return_type = None )

如果要在绘图后调整线条的外观，请使用 return_type='dict'。在这种情况下，将返回一个包含组成盒子、大写字母、传单、中位数和胡须的 Lines 的字典。

例子：

可以通过df.boxplot() 或指示要使用的列为 DataFrame 中的每一列创建箱线图：

>>> np.random.seed(1234)
>>> df = pd.DataFrame(np.random.randn(10, 4),
...                   columns=['Col1', 'Col2', 'Col3', 'Col4'])
>>> boxplot = df.boxplot(column=['Col1', 'Col2', 'Col3'])

可以使用选项 by 创建按第三个变量的值分组的变量分布箱线图。例如：

>>> df = pd.DataFrame(np.random.randn(10, 2),
...                   columns=['Col1', 'Col2'])
>>> df['X'] = pd.Series(['A', 'A', 'A', 'A', 'A',
...                      'B', 'B', 'B', 'B', 'B'])
>>> boxplot = df.boxplot(by='X')

可以将字符串列表(即 ['X', 'Y'] )传递给箱线图，以便通过 x 轴中的变量组合对数据进行分组：

>>> df = pd.DataFrame(np.random.randn(10, 3),
...                   columns=['Col1', 'Col2', 'Col3'])
>>> df['X'] = pd.Series(['A', 'A', 'A', 'A', 'A',
...                      'B', 'B', 'B', 'B', 'B'])
>>> df['Y'] = pd.Series(['A', 'B', 'A', 'B', 'A',
...                      'B', 'A', 'B', 'A', 'B'])
>>> boxplot = df.boxplot(column=['Col1', 'Col2'], by=['X', 'Y'])

可以调整箱线图的布局，为 layout 提供一个元组：

>>> boxplot = df.boxplot(column=['Col1', 'Col2'], by='X',
...                      layout=(2, 1))

可以对箱线图进行其他格式化，例如抑制网格(grid=False)、在 x 轴上旋转标签(即 rot=45 )或更改字体大小(即 fontsize=15 )：

>>> boxplot = df.boxplot(grid=False, rot=45, fontsize=15)

参数 return_type 可用于选择 boxplot 返回的元素类型。选择 return_type='axes' 时，将返回绘制箱线图的 matplotlib 轴：

>>> boxplot = df.boxplot(column=['Col1', 'Col2'], return_type='axes')
>>> type(boxplot)
<class 'matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot'>

当使用 by 分组时，将返回一个将列映射到 return_type 的系列：

>>> boxplot = df.boxplot(column=['Col1', 'Col2'], by='X',
...                      return_type='axes')
>>> type(boxplot)
<class 'pandas.core.series.Series'>

如果 return_type 是 None ，则返回与 layout 形状相同的 NumPy 轴数组：

>>> boxplot = df.boxplot(column=['Col1', 'Col2'], by='X',
...                      return_type=None)
>>> type(boxplot)
<class 'numpy.ndarray'>

相关用法

注：本文由纯净天空筛选整理自pandas.pydata.org大神的英文原创作品 pandas.DataFrame.boxplot。非经特殊声明，原始代码版权归原作者所有，本译文未经允许或授权，请勿转载或复制。

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