Python pandas.core.groupby.DataFrameGroupBy.boxplot用法及代码示例

用法:
DataFrameGroupBy.boxplot(subplots=True, column=None, fontsize=None, rot=0, grid=True, ax=None, figsize=None, layout=None, sharex=False, sharey=True, backend=None, **kwargs)

从 DataFrameGroupBy 数据制作箱线图。

参数：

grouped：分组 DataFrame

subplots：bool

False - 不使用子图
True - 为每个组创建一个子图。

column：列名或名称列表，或向量

可以是 groupby 的任何有效输入。

fontsize：整数或字符串

rot：标签旋转角度

grid：将此设置为 True 将显示网格

ax：Matplotlib 轴对象，默认无

figsize：以英寸为单位的元组(宽度，高度)

layout：元组(可选)

绘图的布局：(行、列)。

sharex：布尔值，默认为 False

x-axes 是否将在子图之间共享。

sharey：布尔值，默认为真

y-axes 是否将在子图之间共享。

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 的 boxplot 函数的所有其他绘图关键字参数。

键/值的字典 = 组键/DataFrame.boxplot 返回值
或 DataFrame.boxplot 在 subplots=figures=False 的情况下返回值

例子：

您可以为分组数据创建箱线图并将它们显示为单独的子图：

>>> import itertools
>>> tuples = [t for t in itertools.product(range(1000), range(4))]
>>> index = pd.MultiIndex.from_tuples(tuples, names=['lvl0', 'lvl1'])
>>> data = np.random.randn(len(index),4)
>>> df = pd.DataFrame(data, columns=list('ABCD'), index=index)
>>> grouped = df.groupby(level='lvl1')
>>> grouped.boxplot(rot=45, fontsize=12, figsize=(8,10))

subplots=False 选项在单个图中显示箱线图。

>>> grouped.boxplot(subplots=False, rot=45, fontsize=12)

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.core.groupby.DataFrameGroupBy.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。

用法:

参数：

返回：

例子：