Python pandas.plotting.boxplot用法及代碼示例

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

從 DataFrame 列製作箱形圖。

從 DataFrame 列製作box-and-whisker 圖，可選擇按其他一些列分組。箱線圖是一種通過四分位數以圖形方式描繪數值數據組的方法。該框從數據的 Q1 到 Q3 四分位值延伸，在中位數 (Q2) 處有一條線。胡須從框的邊延伸以顯示數據的範圍。默認情況下，它們從框的邊延伸不超過1.5 * IQR (IQR = Q3 - Q1)，在該間隔內最遠的數據點處結束。異常值被繪製為單獨的點。

有關詳細信息，請參閱 Wikipedia 的 boxplot 條目。

參數：

column：str 或 str 列表，可選

列名或名稱列表，或向量。可以是 pandas.DataFrame.groupby() 的任何有效輸入。

by：str 或array-like，可選

DataFrame 中的列到 pandas.DataFrame.groupby() 。每個 by 中的列值將完成一個 box-plot 。

ax：matplotlib.axes.Axes 類的對象，可選

boxplot 要使用的 matplotlib 軸。

fontsize：浮點數或 str

刻度標簽字體大小(以磅為單位或作為字符串)(例如，large)。

rot：整數或浮點數，默認為 0

標簽相對於屏幕坐標係的旋轉角度(以度為單位)。

grid：布爾值，默認為真

將此設置為 True 將顯示網格。

figsize：以英寸為單位的元組(寬度，高度)

在 matplotlib 中創建的圖形的大小。

layout：元組(行、列)，可選

例如，(3, 5) 將使用 3 列和 5 行顯示子圖，從左上角開始。

return_type：{‘axes’, ‘dict’, ‘both’} 或無，默認 ‘axes’

要返回的對象類型。默認值為 axes 。

‘axes’ 返回繪製箱線圖的 matplotlib 軸。
‘dict’ 返回一個字典，其值是箱線圖的 matplotlib 線。
‘both’ 返回一個帶坐標軸和字典的命名元組。
當與 by 分組時，將返回一個將列映射到 return_type 的係列。

如果 return_type 是 None ，則返回與 layout 形狀相同的 NumPy 軸數組。

**kwargs：

要傳遞給 matplotlib.pyplot.boxplot() 的所有其他繪圖關鍵字參數。

結果: 請參閱注釋。

注意：

返回類型取決於 return_type 參數：

‘axes’：matplotlib.axes.Axes 類的對象
‘dict’：matplotlib.lines.Line2D 對象的字典
‘both’：具有結構(ax，lines)的命名元組

對於與 by 分組的數據，返回上述係列或 numpy 數組：

Series
array(對於 return_type = None )

如果要在繪圖後調整線條的外觀，請使用 return_type='dict'。在這種情況下，將返回一個包含組成盒子、大寫字母、傳單、中位數和胡須的 Lines 的字典。

例子：

可以通過df.boxplot() 或指示要使用的列為 DataFrame 中的每一列創建箱線圖：

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

可以使用選項 by 創建按第三個變量的值分組的變量分布箱線圖。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')

可以將字符串列表(即 ['X', 'Y'] )傳遞給箱線圖，以便通過 x 軸中的變量組合對數據進行分組：

>>> 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'])

可以調整箱線圖的布局，為 layout 提供一個元組：

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

可以對箱線圖進行其他格式化，例如抑製網格(grid=False)、在 x 軸上旋轉標簽(即 rot=45 )或更改字體大小(即 fontsize=15 )：

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

參數 return_type 可用於選擇 boxplot 返回的元素類型。選擇 return_type='axes' 時，將返回繪製箱線圖的 matplotlib 軸：

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

當使用 by 分組時，將返回一個將列映射到 return_type 的係列：

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

如果 return_type 是 None ，則返回與 layout 形狀相同的 NumPy 軸數組：

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

相關用法

注：本文由純淨天空篩選整理自pandas.pydata.org大神的英文原創作品 pandas.plotting.boxplot。非經特殊聲明，原始代碼版權歸原作者所有，本譯文未經允許或授權，請勿轉載或複製。

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