pandas.plotting.boxplot

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

从 DataFrame 列中生成箱形图。

从 DataFrame 列中生成一个箱线图，可以选择按其他列分组。箱线图是一种通过四分位数图形化表示数值数据组的方法。箱子从数据的 Q1 到 Q3 四分位数值延伸，中间有一条线表示中位数（Q2）。须从箱子的边缘延伸，显示数据的范围。默认情况下，它们在箱子边缘的 1.5 * IQR（IQR = Q3 - Q1） 范围内延伸，终止于该区间内的最远数据点。离群值绘制为单独的点。

欲了解更多详情，请参见维基百科关于 箱线图 的条目。

参数:

数据DataFrame

要可视化的数据。

列str 或 str 列表，可选

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

通过str 或类数组，可选

DataFrame 中的列用于 pandas.DataFrame.groupby()。每个 by 中的列值将生成一个箱形图。

axmatplotlib.axes.Axes 类的对象，可选

用于箱线图的 matplotlib 轴。

字体大小浮点数或字符串

刻度标签字体大小（以点为单位或作为字符串，例如 large）。

rotfloat, 默认 0

标签相对于屏幕坐标系的旋转角度（以度为单位）。

网格布尔值, 默认为 True

将此设置为 True 将显示网格。

figsize一个以英寸为单位的元组 (宽度, 高度)

在 matplotlib 中创建图形的大小。

布局tuple (行, 列), 可选

例如，(3, 5) 将使用 3 行和 5 列显示子图，从左上角开始。

return_type{‘axes’, ‘dict’, ‘both’} 或 None, 默认 ‘axes’

要返回的对象类型。默认是 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 线条。

• ‘both’ 返回一个包含轴和字典的命名元组。

• 当使用 by 进行分组时，会返回一个映射列到 return_type 的 Series。

  如果 return_type 是 None，则返回一个与 layout 形状相同的轴的 NumPy 数组。

**kwargs

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

返回:

result

查看备注。

参见

Series.plot.hist

制作一个直方图。

matplotlib.pyplot.boxplot

Matplotlib 等效图。

备注

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’ : 一个具有结构 (ax, lines) 的 namedtuple

对于使用 by 分组的数据，返回上述内容的一个 Series 或一个 numpy 数组：

• Series

• array (对于 return_type = None)

当你想在绘图后调整线条的外观时，使用 return_type='dict'。在这种情况下，返回一个包含构成箱形图、帽、离群值、中位数和须的线条的字典。

例子

箱线图可以通过 df.boxplot() 为数据框中的每一列创建，或者指定要使用的列：

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

通过使用选项 by，可以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')

一个字符串列表（例如 ['X', 'Y']）可以传递给 boxplot，以便通过 x 轴上的变量组合来分组数据：

>>> 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'])

箱线图的布局可以通过给 layout 一个元组来进行调整：

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

可以对箱线图进行额外的格式化，例如抑制网格 (grid=False)，旋转 x 轴上的标签（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 可以用来选择 boxplot 返回的元素类型。当选择 return_type='axes' 时，绘制箱线图的 matplotlib 轴将被返回：

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

当使用 by 进行分组时，会返回一个映射列到 return_type 的 Series：

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

如果 return_type 是 None，则返回一个与 layout 形状相同的轴的 NumPy 数组：

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