pandas读取excel画多个箱型图

好的，我可以为您提供一些参考。首先，您需要导入pandas和matplotlib库，然后使用pandas的read_excel函数读取Excel文件。接下来，使用pandas的groupby函数将数据按照需要的条件分组，然后使用matplotlib的boxplot函数绘制多个箱型图。

具体代码如下：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取Excel文件数据
df = pd.read_excel('data.xlsx')

# 按照需要的条件分组
groups = df.groupby('group')

# 循环绘制箱型图
for name, group in groups:
    group.boxplot()

plt.show()

请注意，您需要将代码中的"data.xlsx"替换为您实际的Excel文件路径和文件名。

相关问题

python 读取excel画多个箱型图

可以使用Python的pandas和matplotlib库来读取Excel数据并生成多个箱型图。下面是示例代码：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取Excel数据
df = pd.read_excel('data.xlsx')

# 按照分类字段分组
groups = df.groupby('Category')

# 生成多个箱型图
fig, axes = plt.subplots(nrows=len(groups), ncols=1, figsize=(8, 8))
for i, (name, group) in enumerate(groups):
    group.boxplot(ax=axes[i])
    axes[i].set_title(name)

plt.tight_layout()
plt.show()

其中，`data.xlsx`是包含数据的Excel文件，`Category`是用来分类的字段名。运行以上代码可以生成多个箱型图，每个图对应一个分类。

Python 代码 用箱型图分类excel文档里面的数据

在Python中，你可以使用`matplotlib`和`pandas`库结合使用来创建箱型图，这是一种展示数据分布、异常值以及一组数值分散情况的有效工具。假设你已经有一个Excel文件被加载到`DataFrame`中，可以按照以下步骤操作：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 假设df是你的DataFrame，包含需要分析的数据列
data_df = pd.read_excel('your_excel_file.xlsx')

# 首先，确定你要画箱型图的列
column_to_plot = 'your_column_name'

# 创建箱型图
plt.figure(figsize=(10,6))
sns.boxplot(x=data_df[column_to_plot], orient="v")  # 使用seaborn库更美观，如果没有安装需导入sns
plt.title(f'Distribution of {column_to_plot} in Excel Data')
plt.xlabel('Data Category')
plt.ylabel(column_to_plot)

# 显示图形
plt.show()

在这里，你需要将 `'your_excel_file.xlsx'` 和 `'your_column_name'` 替换成实际的文件路径和你想要分析的列名。

如果你想要对文件夹里的多个Excel文件中的同一列数据进行箱型图分类，可以稍微修改上述代码，首先读取每个文件，然后合并数据再进行绘图。

# ... (之前的部分)

for file_name in excel_files:
    temp_df = pd.read_excel(os.path.join(folder_to_search, file_name))
    # 将新数据追加到已有 DataFrame 或者创建一个新的 DataFrame
    all_data = pd.concat([all_data, temp_df]) if all_data.empty else temp_df

# 对合并后的数据绘制箱型图
# ... (之前的箱型图部分)