【Python画图-驯化seaborn】一文搞懂seaborn中的箱线图实践技巧

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文章目录

- 🎯 1. 基本介绍
- 💡 2. 原理介绍
- 🔍 3. 画图实践
- - 3.1 数据准备
  - 3.2 单维画图
  - 3.3 分组画图
- 4 高阶用法
- 🔍 5. 注意事项
- 🔍 6. 总结

🎯 1. 基本介绍

箱线图（Boxplot）是一种用于展示数据分布的统计图表，它能够提供数据的最小值、第一四分位数（Q1）、中位数（Q2）、第三四分位数（Q3）和最大值的摘要信息，并且可以直观地识别出数据中的异常值。

💡 2. 原理介绍

箱线图的关键数值定义如下：

最小值（Minimum）：数据集中的最小非异常值。
第一四分位数（Q1）：数据集中25%位置的值，表示有25%的数据点小于或等于这个值。
中位数（Q2，Median）：数据集中50%位置的值，将数据集分为两个相等的部分。
第三四分位数（Q3）：数据集中75%位置的值，表示有75%的数据点小于或等于这个值。
最大值（Maximum）：数据集中的最大非异常值。
四分位距（Interquartile Range, IQR）：Q3与Q1之间的差值，表示数据集中间50%的数值范围。

🔍 3. 画图实践

3.1 数据准备

我们通过seaborn自带的数据对其进行相关的画图，具体的导入数据代码如下所示：

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

# 使用Seaborn内置的tips数据集
tips = sns.load_dataset("tips")

	total_bill	tip	sex	smoker	day	time	size
0	16.99	1.01	Female	No	Sun	Dinner	2
1	10.34	1.66	Male	No	Sun	Dinner	3
2	21.01	3.50	Male	No	Sun	Dinner	3
3	23.68	3.31	Male	No	Sun	Dinner	2
4	24.59	3.61	Female	No	Sun	Dinner	4
...	...	...	...	...	...	...	...
239	29.03	5.92	Male	No	Sat	Dinner	3
240	27.18	2.00	Female	Yes	Sat	Dinner	2
241	22.67	2.00	Male	Yes	Sat	Dinner	2
242	17.82	1.75	Male	No	Sat	Dinner	2
243	18.78	3.00	Female	No	Thur	Dinner	2

3.2 单维画图

在画箱线图时，我们取单个维度指定方向即可，具体的代码如下所示：

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

具体的图片如下所示：
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ax = sns.boxplot(x=tips["total_bill"])

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3.3 分组画图

有时候我们需要对多个维度的分布进行对比分析，这个时候需要分组画图，具体的代码如下所示：

# 分组绘制箱线图，分组因子是day，在x轴不同位置绘制
ax = sns.boxplot(x="day", y="total_bill", data=tips)

在这里插入图片描述

有时候我们不仅要分组，同时对每个分组内某个特征维度进行对比分析，具体的代码如下所示：

# 分组箱线图，分子因子是smoker，不同的因子用不同颜色区分
ax = sns.boxplot(x="day", y="total_bill", hue="smoker",
                    data=tips, palette="Set3")

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4 高阶用法

有时候我们不仅需要画出数据的分布图，但是还想知道具体的数据点的分布，这个时候我们可以结合分布散点图来一起使用，具体的代码如下所示：

# 箱线图+有分布趋势的散点图
# 图形组合也就是两条绘图语句一起运行就可以了，相当于图形覆盖了
ax = sns.boxplot(x="day", y="total_bill", data=tips)
ax = sns.swarmplot(x="day", y="total_bill", data=tips, color=".25")