怎么用 python 对分类数据画箱线图

要画箱线图，需要用到 seaborn 和 pandas 这两个库。下面是一个示例代码，其中 `df` 是一个包含分类数据的 pandas DataFrame，`x` 是分类数据的列名，`y` 是数值数据的列名：

import seaborn as sns
import pandas as pd

sns.set(style="whitegrid")
ax = sns.boxplot(x="x", y="y", data=df)

这个代码会生成一个箱线图，其中每个箱子表示一个分类，其内部的水平线是中位数，箱子的上下边缘是第 75% 和第 25% 个百分位数，箱子外部的线段（whisker）表示数据的范围，超出这个范围的数据点会被认为是异常值（outlier）。

你可以根据需要修改箱线图的样式，比如调整颜色、线宽、字体大小等。另外，如果你需要按照多个分类绘制箱线图，可以使用 `hue` 参数传入另一个分类数据的列名。

相关问题

python获取excel数据绘制箱线图

可以使用 pandas 和 matplotlib 库来实现。具体步骤如下：

1. 使用 pandas 读取 Excel 数据，并选择需要绘制箱线图的列；

2. 使用 matplotlib 绘制箱线图。

示例代码如下：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取 Excel 数据
data = pd.read_excel('data.xlsx', usecols=['col1', 'col2'])

# 绘制箱线图
data.plot.box(title='Boxplot of Col1 and Col2')
plt.show()

其中，`data.xlsx` 是 Excel 文件的路径，`col1` 和 `col2` 是需要绘制箱线图的列名，可以根据实际情况进行修改。`data.plot.box()` 用于绘制箱线图，`title` 参数用于设置图表标题。最后使用 `plt.show()` 显示图表。

python读取excel数据绘制箱线图

可以使用 pandas 库来读取 excel 数据，并使用 matplotlib 库来绘制箱线图。

示例代码如下：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

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

# 绘制箱线图
plt.boxplot(data.values)

# 设置 x 轴标签
plt.xticks(range(1, len(data.columns)+1), data.columns)

# 显示图形
plt.show()

其中，`data.xlsx` 为存储数据的 excel 文件路径。函数 `pd.read_excel()` 可以读取 excel 文件，并返回一个 DataFrame 对象，该对象包含了读取到的数据。`plt.boxplot()` 函数可以绘制箱线图，`plt.xticks()` 函数用于设置 x 轴标签。最后，使用 `plt.show()` 函数显示绘制的图形。