Python数据可视化：箱线图多种库画法

概念

箱线图通过数据的四分位数来展示数据的分布情况。例如：数据的中心位置，数据间的离散程度，是否有异常值等。

把数据从小到大进行排列并等分成四份，第一分位数(Q1)，第二分位数(Q2)和第三分位数(Q3)分别为数据的第25%，50%和75%的数字。

四分位间距(Interquartilerange(IQR))=上分位数(upper quartile)-下分位数(lower quartile)

箱线图分为两部分，分别是箱(box)和须(whisker)。箱(box)用来表示从第一分位到第三分位的数据，须(whisker)用来表示数据的范围。

箱线图从上到下各横线分别表示：数据上限(通常是Q3+1.5IQR)，第三分位数(Q3)，第二分位数(中位数)，第一分位数(Q1)，数据下限(通常是Q1-1.5IQR)。有时还有一些圆点，位于数据上下限之外，表示异常值(outliers)。

(注：如果数据上下限特别大，那么whisker将显示数据的最大值和最小值。)

案例

1. 使用pandas自带的函数

使用pandas里的dataframe数据结构存放待显示的数据。如果希望显示的各个数据列表中，数据长度不一致，可以先用Series函数转换为Series数据，再存储到dataframe中，对应index的value值若不存在则为NaN。

下面我们随机生成4组数据，看看他们的箱线图。

【代码】

import numpy as np 
import pandas as pd 
from matplotlib import pyplot as plt 
def list_generator(mean, dis, number): # 封装一下这个函数，用来后面生成数据 
 return np.random.normal(mean, dis * dis, number) # normal分布，输入的参数是均值、标准差以及生成的数量 
# 我们生成四组数据用来做实验，数据量分别为70-100 
y1 = list_generator(0.8531, 0.0956, 70) 
y2 = list_generator(0.8631, 0.0656, 80) 
y3 = list_generator(0.8731, 0.1056, 90) 
y4 = list_generator(0.8831, 0.0756, 100) 
# 如果数据大小不一，记得需要下面语句，把数组变为series 
y1 = pd.Series(np.array(y1)) 
y2 = pd.Series(np.array(y2)) 
y3 = pd.Series(np.array(y3)) 
y4 = pd.Series(np.array(y4)) 
data = pd.DataFrame({"1": y1, "2": y2, "3": y3, "4": y4, }) 
data.boxplot() # 这里，pandas自己有处理的过程，很方便哦。 
plt.ylabel("ylabel") 
plt.xlabel("xlabel") # 我们设置横纵坐标的标题。 
plt.show() 

【效果】

上面的箱线图很简单，给出数据后，几行代码就能生成，不过这是简单的箱线图。下面再看看稍微复杂点的。

2. 使用matplotlib库画箱线图

我们上面介绍了使用pandas画箱线图，几句命令就可以了。但是稍微复杂点的可以使用matplotlib库。matplotlib代码稍微复杂点，但是很灵活。细心点同学会发现pandas里面的画图也是基于此库的，下面给你看看pandas里面的源码：

通过源码可以看到pandas内部也是通过调用matplotlib来画图的。那下面我们自己实现用matplotlib画箱线图。

我们简单模拟一下，男女生从20岁，30岁的花费对比图，使用箱线图来可视化一下。

【代码】

import numpy as np 
import matplotlib.pyplot as plt 
fig, ax = plt.subplots() # 子图 
def list_generator(mean, dis, number): # 封装一下这个函数，用来后面生成数据 
 return np.random.normal(mean, dis * dis, number) # normal分布，输入的参数是均值、标准差以及生成的数量 
 
# 我们生成四组数据用来做实验，数据量分别为70-100 
# 分别代表男生、女生在20岁和30岁的花费分布 
girl20 = list_generator(1000, 29.2, 70) 
boy20 = list_generator(800, 11.5, 80) 
girl30 = list_generator(3000, 25.1056, 90) 
boy30 = list_generator(1000, 19.0756, 100) 
 
data=[girl20,boy20,girl30,boy30,] 
ax.boxplot(data) 
ax.set_xticklabels(["girl20", "boy20", "girl30", "boy30",]) # 设置x轴刻度标签 
plt.show() 

【效果】

从上面随机模拟，看出来男生花费赶不上女生吧，尤其是30岁以后，女生摔男生一大截啊。(模拟数据，请勿当真)

仔细看上面的图，感觉还是不太好，既然男女生对比，那是不是要分组，男女生放一块，然后再根据年龄段比较，这样比较才直观。

那我们就稍微改动上面一点点代码，实现男女生箱线图挨得近一点。

（编辑：核心网）

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