公众号：尤而小屋
作者：Peter
编辑：Peter

大家好，我是Peter~

本文介绍的是如何使用 seaborn 的 boxplot 方法来绘制箱型图，先看看部分图形的绘制效果：

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参数

绘制图形中的主要参数如下：

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更多资料可参考官网地址：https://seaborn.pydata.org/generated/seaborn.boxplot.html

箱型图

箱型图是一种用作显示一组数据分散情况资料的统计图，它能够快速显示数据中的异常值情况，其形状像盒子，因而得名，也称之为盒须图、盒式图、盒装图或者箱型图。

1977年，美国著名数学家John W. Tukey首先在他的著作《Exploratory Data Analysis》中介绍了箱形图。

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四分位数是箱型图中最为重要的概念。Q3和Q1的差距称为四分位距（InterQuartile Range， IQR）：IQR=Q3-Q1

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内置数据

Seaborn也有自己内置的数据集：

import seaborn as sns
# style设置
sns.set_theme(style="whitegrid")  

tips

消费数据集tips

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iris

知名的鸢尾花数据集

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水平箱型图

In [4]:

# 方式1：指定x为某个Series型数据

ax = sns.boxplot(x=tips["total_bill"])

# 方式2：传入x和data参数
ax = sns.boxplot(x="total_bill",
                data=tips)

[图片上传失败...(image-b49157-1649776295601)]

垂直箱型图

In [6]:

ax = sns.boxplot(y=tips["total_bill"])

# 方式2：传入y和data参数
# ax = sns.boxplot(y="total_bill", data=tips)

[图片上传失败...(image-4b6be9-1649776295601)]

参数orient

In [7]:

ax = sns.boxplot(x="day",y="total_bill", data=tips)

[图片上传失败...(image-abcb54-1649776295601)]

改变x-y的位置：

ax = sns.boxplot(y="day",x="total_bill", data=tips)

[图片上传失败...(image-5d1161-1649776295601)]

参数order

对指定的参数进行排序

In [11]:

# 默认情况
ax = sns.boxplot(
    x="sex",
    y="tip", 
    data=tips
)

[图片上传失败...(image-7286f1-1649776295601)]

下面的例子中我们引入了参数order，主要是查看x轴中两个标签；

In [12]:

ax = sns.boxplot(
    x="sex",
    y="tip", 
    data=tips,
    order=["Female","Male"]  # 引入参数
)

和默认情况下的排序不同，按照指定的顺序进行展示：

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参数hue使用

参数hue主要是用来进行色条的调节

In [13]:

ax = sns.boxplot(
    x="day",
    y="tip", 
    data=tips,
    hue="sex"  # 引入参数
)

[图片上传失败...(image-361e01-1649776295601)]

参数hue_order

In [14]:

ax = sns.boxplot(
    x="day",
    y="tip", 
    data=tips,
    hue="sex",
    hue_order=["Female","Male"]  # 引入参数
)

[图片上传失败...(image-8b614a-1649776295601)]

参数palette

颜色版的设置使用palette

In [15]:

ax = sns.boxplot(
    x="day",
    y="tip", 
    data=tips,
    hue="sex",
    palette="Set3"  # 颜色版
)

[图片上传失败...(image-f3b7be-1649776295601)]

ax = sns.boxplot(
    x="day",
    y="tip", 
    data=tips,
    hue="sex",
    palette="Set2"  # 颜色版
)

[图片上传失败...(image-fb070b-1649776295601)]

[图片上传失败...(image-f58187-1649776295601)]

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大小参数

主要是saturation、width、fliersize、linewidth、whis的设置

In [19]:

# 全部是默认情况
ax = sns.boxplot(x="sex",y="tip", data=tips, hue="day")

[图片上传失败...(image-8dd956-1649776295601)]

ax = sns.boxplot(
    x="sex",
    y="tip", 
    data=tips,
    hue="day",
    width=0.7,
    linewidth=3,
)

[图片上传失败...(image-3d33a7-1649776295601)]

ax = sns.boxplot(
    x="sex",
    y="tip", 
    data=tips,
    hue="day",
    width=0.7,
    linewidth=3,
    whis=3  # 引入whis
)

[图片上传失败...(image-64cbb-1649776295601)]

参数notch

自定义缺口

In [22]:

ax = sns.boxplot(
    x="day", 
     y="total_bill", 
     hue="sex",
     data=tips,
    notch=True   # 加入参数
)

[图片上传失败...(image-e768b1-1649776295601)]

参数dodge

必须和hue一起使用，控制同一个分组下面的箱型图是分开绘制还是重叠在一起

In [23]:

ax = sns.boxplot(
    x="day", 
  y="total_bill", 
  hue="sex",
  data=tips, 
  dodge=False)

[图片上传失败...(image-43fe91-1649776295601)]

ax = sns.boxplot(
    x="day", 
    y="total_bill",
    hue="sex",
    data=tips, 
    dodge=True)

[图片上传失败...(image-a07b12-1649776295601)]

catplot-分类图

箱型图和分类图的结合使用

In [26]:

ax = sns.catplot(
    x="sex", 
    y="total_bill",
    hue="smoker", 
    col="time",
    data=tips, 
    kind="box",  # 箱型图
    height=4, 
    aspect=.7)

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ax = sns.catplot(
    x="total_bill",
    y="sex",            
    hue="smoker", 
    col="time",
    data=tips, 
    orient="h",  # 水平方向
    kind="box",  # 箱型图
    height=4, 
    aspect=.7,
    palette="Set2"
)

[图片上传失败...(image-407a70-1649776295601)]

ax = sns.catplot(
    x="sex", 
    y="total_bill",
    hue="smoker", 
    col="time",
    data=tips, 
    kind="violin",  # 小提琴图
    height=4, 
    aspect=.7)

[图片上传失败...(image-d895c4-1649776295601)]