📊 Как построить boxplot в pandas: пошаговое руководство и примеры

Для построения boxplot в библиотеке pandas вам понадобится использовать метод boxplot() для нужного вам столбца данных.

import pandas as pd

# Создание DataFrame
data = {'Value': [1, 2, 3, 4, 5]}
df = pd.DataFrame(data)

# Построение boxplot
df.boxplot(column='Value')

Вышеуказанный код создает DataFrame с одним столбцом данных 'Value' и строит boxplot для этого столбца. Если у вас есть другие столбцы данных, вы можете указать нужный столбец в методе boxplot().

Как построить boxplot в pandas

Boxplot (ящик с усами) является важным графическим инструментом, который используется для визуализации распределения данных и выявления выбросов. Он позволяет анализировать основные характеристики распределения, такие как медиана, квартили и выбросы.

В данной статье я расскажу вам, как построить boxplot с помощью библиотеки pandas в Python.

Шаг 1: Импорт необходимых библиотек

Прежде чем начать, убедитесь, что у вас установлена библиотека pandas. Импортируем необходимые библиотеки:

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

Шаг 2: Загрузка данных

Для создания boxplot необходимо иметь данные. Загрузим данные из файла или создадим их вручную. В этом примере мы будем использовать датасет о росте студентов:

data = {'Имя': ['Алексей', 'Екатерина', 'Мария', 'Иван', 'Ольга'],
        'Рост': [165, 170, 175, 160, 180]}
df = pd.DataFrame(data)

Шаг 3: Построение boxplot

Теперь мы можем построить boxplot, используя функцию boxplot() из библиотеки pandas:

df.boxplot(column='Рост')
plt.title('Boxplot роста студентов')
plt.ylabel('Рост, см')
plt.show()

Вышеуказанный код создаст график boxplot, представляющий распределение роста студентов. На графике будут отображены медиана, нижний квартиль, верхний квартиль, минимальное и максимальное значения, а также возможные выбросы.

Шаг 4: Настраиваем график

Вы можете настроить внешний вид графика, чтобы сделать его более наглядным и информативным. Например, вы можете изменить цвет или стиль графика, добавить названия осей и заголовок:

df.boxplot(column='Рост', color='green', notch=True, vert=False)
plt.title('Распределение роста студентов')
plt.xlabel('Рост, см')
plt.ylabel('Студенты')
plt.show()

В данном примере я добавил аргументы color='green' для изменения цвета графика, notch=True для добавления выемки в прямоугольнике, а vert=False для отображения горизонтального графика.

Заключение

Boxplot - мощный инструмент для анализа данных и их визуализации. С его помощью можно легко определить основные характеристики распределения и выявить выбросы. Библиотека pandas предоставляет удобные методы для построения boxplot. Надеюсь, данная статья помогла вам понять, как построить boxplot в pandas.