箱线图+Python

箱线图（Box plot）是一种用于展示数据分布的统计图表。它通过绘制数据的五个关键统计量（最小值、第一四分位数、中位数、第三四分位数和最大值）以及异常值来描述数据的分布情况。

在Python中，可以使用matplotlib库来绘制箱线图。以下是一个简单的示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt

data = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

plt.boxplot(data)

plt.show()

这段代码将绘制一个简单的箱线图，其中数据集为[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]。

相关问题

组合图—箱线图+组内子图+组间显著性+组内显著性

### 创建包含箱线图、组内子图并标注显著性差异的组合图表

为了在同一张图中绘制箱线图与组内子图，并标注组间及组内的统计显著性差异，可以利用 `matplotlib` 和 `seaborn` 库的强大功能。以下是具体实现方法：

#### 导入库
首先导入所需的库：

import numpy as np
import pandas as pd
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy import stats

#### 准备数据
假设有一个 DataFrame 数据结构用于存储实验数据，其中包含了不同条件下的测量值。

# 构建示例数据集
np.random.seed(0)
data = {
    'value': np.concatenate([np.random.normal(loc=i, scale=1, size=50) for i in range(3)]),
    'group': ['A']*50 + ['B']*50 + ['C']*50,
}
df = pd.DataFrame(data)

print(df.head())

#### 绘制箱线图和条形图
使用 Seaborn 的 `boxplot()` 方法来创建箱线图，并叠加条形图表示平均值或其他汇总统计数据。

plt.figure(figsize=(8, 6))
sns.boxplot(x='group', y='value', data=df, palette="Set2", showmeans=True)
sns.stripplot(x='group', y='value', data=df, color=".25")

# 添加均值点作为额外的信息层
meanprops={"marker":"o","markerfacecolor":"white", "markeredgecolor":"black"}
sns.pointplot(x='group', y='value', data=df, join=False, errorbar=None, ma

旅游网站数据分析箱线图使用python

### 使用 Python 对旅游网站数据进行分析并绘制箱线图

对于旅游网站的数据分析，可以利用 `pandas` 和 `seaborn` 库来处理和可视化数据。下面展示了一个具体的例子，即如何通过这些库加载数据集并对特定字段创建箱线图。

#### 加载必要的库
为了实现这一目标，先要导入所需的Python包：

import pandas as pd
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

#### 数据准备
假设有一个CSV文件包含了来自某旅游平台的订单记录，其中包括顾客ID、入住天数、总支付费用等信息。可以通过如下方式读取该数据源到DataFrame对象中以便后续操作：

df = pd.read_csv('path_to_your_file.csv')

这里需要注意的是，实际路径应当替换为具体存储位置[^1]。

#### 绘制箱线图
一旦拥有了适当结构化的表格形式的数据框之后，就可以针对感兴趣的变量制作箱形图了。例如，如果想要查看不同类型的酒店（城市型 vs 海滨度假村）之间提前预订期分布是否存在差异，则可执行以下命令：

plt.figure(figsize=(10,6))
sns.boxplot(x="hotel", y="lead_time", data=df)
plt.title('Box Plot of Lead Time by Hotel Type')
plt.show()

上述代码片段会生成一张图表，其中横坐标表示两种不同的住宿设施类别；纵轴则代表客人从下单至预计抵达日之间的间隔天数。这种图形有助于直观理解各组样本内部数值的变化范围及其离群点情况[^3]。

此外，还可以进一步细化分组标准，比如加入月份维度考量季节因素的影响程度：

plt.figure(figsize=(15,8))
sns.boxplot(x="arrival_date_month", y="adr", hue="is_canceled", data=df)
plt.title('Average Daily Rate Distribution Across Months with Cancellation Status')
plt.xticks(rotation=90)
plt.legend(title='Cancellation')
plt.tight_layout()  
plt.show()

这段脚本不仅考虑到了月度变化趋势，还加入了是否最终取消预定作为额外的颜色区分条件，从而更加全面地揭示潜在模式与规律[^2]。