Boxplot显示值 Seaborn - Python

Boxplot是用于显示数据分布情况的一种常见方法，能够显示出数据的中位数、四分位数、异常值等信息。Seaborn是Python中一个非常流行的数据可视化包，其中包含了丰富的绘制Boxplot的功能。本文将介绍如何使用Seaborn绘制Boxplot。

环境准备

要使用Seaborn包，需要先安装它。可以使用以下命令进行安装：

pip install seaborn

同时，我们也需要使用Pandas和Matplotlib这两个常见的数据处理和可视化包：

pip install pandas
pip install matplotlib

绘制简单的Boxplot

首先，我们需要准备一些数据：

import pandas as pd

data = pd.DataFrame({'Group': ['A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'B'], 
                     'Values': [1, 2, 3, 4, 5, 6]})

这里假设我们要绘制两组数据A和B，每组数据各有3个取值。绘制Boxplot的代码如下：

import seaborn as sns

sns.boxplot(x='Group', y='Values', data=data)

在绘制Boxplot时，我们指定x轴为数据的分组变量（即'A'和'B'），y轴为数据的取值变量（即1到6），同时将数据传递给data参数。这里我们可以看到绘制出了两个Boxplot，分别对应数据A和B，它们的中位数、四分位数、异常值等信息都能够清晰地展示出来。

自定义Boxplot的样式

在Seaborn中，可以通过一系列参数来自定义Boxplot的样式，进一步突出数据的特点。比如可以设置Box的填充色、线条颜色和粗细、中位线和须子的样式等等。下面展示一些常见的自定义：

sns.boxplot(x='Group', y='Values', data=data, 
            palette='Set2', linewidth=2.5, 
            fliersize=8, notch=True, 
            medianprops={'color':'red', 'linewidth':2}, 
            whiskerprops={'color':'gray', 'linewidth':2, 'linestyle':'--'})

在上面的代码中，我们使用了以下自定义参数：

• palette: 设置颜色主题，默认为'bright'；
• linewidth: 设置Box和须子的线条粗细；
• fliersize: 设置异常值的大小；
• notch: 是否绘制Box的凹口，如果设为True，则可以用来判断两个Box是否在95%置信区间内有显著性差异；
• medianprops: 设置中位线的样式；
• whiskerprops: 设置须子的样式。

结语

本文介绍了如何使用Seaborn绘制Boxplot，并展示了如何自定义Boxplot的样式。Boxplot是数据分析中经常使用的一种图形，可以直观地展示数据的中心位置、离散程度和分布情况，对于数据的初步分析非常有帮助。