python——Matplotlib箱型图的绘制
实验环境
python 3.6
matplotlib 2.2.3
箱型图的绘制
plt.boxplot(x, notch=None, sym=None, vert=None, whis=None, positions=None, widths=None, patch_artist=None, meanline=None, showmeans=None, showcaps=None, showbox=None, showfliers=None, boxprops=None, labels=None, flierprops=None, medianprops=None, meanprops=None, capprops=None, whiskerprops=None)
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x：指定要绘制箱线图的数据；
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notch：是否是凹口的形式展现箱线图，默认非凹口；
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sym：指定异常点的形状，默认为+号显示；
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vert：是否需要将箱线图垂直摆放，默认垂直摆放；
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whis：指定上下须与上下四分位的距离，默认为1.5倍的四分位差；
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positions：指定箱线图的位置，默认为[0,1,2…]；
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widths：指定箱线图的宽度，默认为0.5；
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patch_artist：是否填充箱体的颜色；
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meanline：是否用线的形式表示均值，默认用点来表示；
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showmeans：是否显示均值，默认不显示；
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showcaps：是否显示箱线图顶端和末端的两条线，默认显示；
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showbox：是否显示箱线图的箱体，默认显示；
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showfliers：是否显示异常值，默认显示；
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boxprops：设置箱体的属性，如边框色，填充色等；
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labels：为箱线图添加标签，类似于图例的作用；
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filerprops：设置异常值的属性，如异常点的形状、大小、填充色等；
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medianprops：设置中位数的属性，如线的类型、粗细等；
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meanprops：设置均值的属性，如点的大小、颜色等；
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capprops：设置箱线图顶端和末端线条的属性，如颜色、粗细等；
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whiskerprops：设置须的属性，如颜色、粗细、线的类型等；
箱型图的绘制
使用Titanic训练数据 绘制不同等级仓位的年龄箱型图
数据集下载地址：链接：https://pan.baidu.com/s/1K1USWVQQOEM9OLr3M1pniw 密码：n8wz
乘客的年龄箱线图
# 导入第三方模块
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
# 读取Titanic数据集
titanic = pd.read_csv('train.csv')
# 检查年龄是否有缺失
any(titanic.Age.isnull())
# 不妨删除含有缺失年龄的观察
titanic.dropna(subset=['Age'], inplace=True)
# 设置图形的显示风格
plt.style.use('ggplot')
# 设置中文和负号正常显示
plt.rcParams['font.sans-serif'] = 'Microsoft YaHei'
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
# 绘图：整体乘客的年龄箱线图
plt.boxplot(x = titanic.Age, # 指定绘图数据
patch_artist=True, # 要求用自定义颜色填充盒形图，默认白色填充
showmeans=True, # 以点的形式显示均值
boxprops = {'color':'black','facecolor':'#9999ff'}, # 设置箱体属性，填充色和边框色
flierprops = {'marker':'o','markerfacecolor':'red','color':'black'}, # 设置异常值属性，点的形状、填充色和边框色
meanprops = {'marker':'D','markerfacecolor':'indianred'}, # 设置均值点的属性，点的形状、填充色
medianprops = {'linestyle':'--','color':'orange'}) # 设置中位数线的属性，线的类型和颜色
# 设置y轴的范围
plt.ylim(0,85)
# 去除箱线图的上边框与右边框的刻度标签
plt.tick_params(top='off', right='off')
# 显示图形
plt.show()
对于所有乘客而言，从图中容易发现，乘客的平均年龄在30岁，有四分之一的人低于20岁，另有四分之一的人超过38岁，换句话说，有一半的人，年龄落在20~38岁之间；从均值（红色的菱形）略高于中位数（黄色虚线）来看，说明年龄是有偏的，并且是右偏；同时，我们也会发现一些红色的异常值，这些异常值的年龄均在64岁以上。
- 不同等级仓的年龄箱线图
# 按舱级排序，为了后面正常显示分组盒形图的顺序
titanic.sort_values(by = 'Pclass', inplace=True)
# 通过for循环将不同仓位的年龄人群分别存储到列表Age变量中
Age = []
Levels = titanic.Pclass.unique()
for Pclass in Levels:
Age.append(titanic.loc[titanic.Pclass==Pclass,'Age'])
# 绘图
plt.boxplot(x = Age,
patch_artist=True,
labels = ['一等舱','二等舱','三等舱'], # 添加具体的标签名称
showmeans=True,
boxprops = {'color':'black','facecolor':'#9999ff'},
flierprops = {'marker':'o','markerfacecolor':'red','color':'black'},
meanprops = {'marker':'D','markerfacecolor':'indianred'},
medianprops = {'linestyle':'--','color':'orange'})
# 显示图形
plt.show()
如果对人群的年龄按不同的舱位来看，我们会发现一个明显的趋势，就是舱位等级越高的乘客，他们的年龄越高，三种舱位的平均年龄为38、30和25，说明年龄越是偏大一点，他们的经济能力会越强一些，所买的舱位等级可能就会越高一些。同时，在二等舱和三等舱内，乘客的年龄上存在一些异常用户。