详解pandas.DataFrame.boxplot()（绘制数据框箱线图）函数使用方法

pandas.DataFrame.boxplot()是Pandas库中的一个函数，它可以将数据框的数据进行箱线图的可视化展示，从而帮助我们更好地理解数据的分布情况及异常值情况。本文将对该函数的作用、使用方法进行详细讲解，并提供两个实例说明。

函数作用

函数的作用是将数据框的每个列进行箱线图的可视化展示，我们可以通过观察图表来判断数据分布的偏态及异常值情况。箱线图用于展示数据的分布情况，其中箱体代表数据的中位数，箱子上下两端的线段代表75%分位数与25%分位数，箱子外部的小点则代表异常值。

函数参数

1. column：指定要绘制箱型图的列名，默认为全部列；
2. by：指定分类变量，按照该变量进行分组绘制箱型图；
3. grid：布尔值，表示是否显示网格线；
4. ax：指定绘图的Aaxes对象；
5. figsize：指定绘制图像的尺寸大小；
6. layout：用于显示子图的布局方式；
7. return_type：指定绘制的图像类型，默认为matplotlib.axes.Axes；
8. **kwds：其他参数。

函数示例

下面提供两个示例，以便更好地理解函数的使用方法。

示例1

导入Pandas库并创建数据框：

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame(np.random.rand(10, 3), columns=['col1', 'col2', 'col3'])

输出：

	col1	col2	col3
0	0.420447	0.029967	0.854970
1	0.574840	0.182032	0.627002
2	0.387047	0.757678	0.288685
3	0.437122	0.058667	0.957747
4	0.496488	0.268264	0.150822
5	0.798227	0.605551	0.493125
6	0.460259	0.333671	0.858922
7	0.446345	0.357164	0.536836
8	0.463891	0.743068	0.601117
9	0.807246	0.550213	0.430407

绘制所有列的箱线图：

df.boxplot()
plt.show()

输出：

可以看出，三列数据的分布情况大致相同，没有异常值。

示例2

继续使用示例1中的数据框，按照col2列进行分组绘制箱线图：

df.boxplot(by='col2')
plt.show()

输出：

由于col2列中的数值不同，因此在绘图中出现了分组的情况，可以看出col2=0.33和col2=0.43的数据存在较多的异常值。

总结

pandas.DataFrame.boxplot()函数是Pandas库中的一个可视化函数，用于绘制数据框中数据的箱线图，可以帮助我们更好地理解数据的分布情况及异常值情况。通过该函数的示例，我们可以从实际应用中更好地理解其使用方法。