python画箱线图怎么导入数据

### Python 中使用 Pandas 和 Matplotlib 导入数据并绘制箱线图

为了在 Python 中导入数据以绘制箱线图，可以利用 `pandas` 库来处理数据，并通过 `matplotlib` 或者更高级的绘图库如 `seaborn` 来创建图形。下面展示了一个具体的例子，说明如何从 CSV 文件中加载数据，并将其转换成适合用于绘制箱线图的形式。

#### 使用 Pandas 读取 CSV 文件中的数据
首先安装必要的包（如果尚未安装），可以通过 pip 安装命令完成：

pip install pandas matplotlib seaborn

接着，在脚本里引入所需的模块，并指定路径去读取本地存储的数据文件。这里假设有一个名为 "data.csv" 的文件位于当前工作目录下：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('data.csv')
print(df.head())  # 查看前几行数据以便理解其结构

对于给定的例子，由于数据被转置了，因此需要调整 DataFrame 的方向使其适应标准格式，即每一列表示一组观测值而不是默认情况下的一列代表多个特征的情况：

# 转置原始数据框使得每列为一个班级的成绩分布
transposed_df = df.T

#### 配置图表样式与参数设置
为了让生成的图表更加美观易懂，还可以自定义一些显示选项，比如更改字体、字号等：

import matplotlib.pyplot as plt

plt.rcParams['font.family'] = ['SimHei']
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False  # 解决负号'-'显示为方块的问题
plt.rc('font', size=16)

#### 创建箱形图
最后一步就是调用 `boxplot()` 方法来实际画出箱型图，并传入相应的标签和其他配置项：

fig, ax = plt.subplots()
ax.boxplot(transposed_df.values)

# 添加标题和轴标签
ax.set_title('两个班级成绩对比')
ax.set_xlabel('班级')
ax.set_ylabel('分数')

# 自定义X轴刻度标签
ax.set_xticklabels(['甲班', '乙班'])

plt.tight_layout()
plt.show()

上述过程涵盖了从准备环境到最终呈现可视化结果的所有必要步骤[^1]。