pandas.core.groupby.DataFrameGroupBy.boxplot

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 数据中生成箱形图。

参数:

分组分组 DataFrame

子图bool

• False - 不会使用子图

• True - 为每个组创建一个子图。

列列名或列名列表，或向量

可以是任何有效的 groupby 输入。

字体大小浮点数或字符串

rot标签旋转角度

网格将此设置为 True 将显示网格

axMatplotlib 轴对象，默认为 None

figsize一个以英寸为单位的元组 (宽度, 高度)

布局tuple (可选)

图的布局：（行，列）。

sharex布尔值, 默认为 False

子图之间是否共享x轴。

sharey布尔值, 默认为 True

子图之间是否共享y轴。

后端str, 默认 None

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

所有其他要传递给 matplotlib 的 boxplot 函数的绘图关键字参数。

返回:

键/值字典 = 组键/DataFrame.boxplot 返回值

或者在 subplots=figures=False 情况下 DataFrame.boxplot 的返回值

例子

你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 选项在一个图中显示箱线图。

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