在数据集中选择多个指标画箱线图在一张图上的python代码

以下是使用Python绘制多个指标的箱线图的示例代码：

import pandas as pd
import seaborn as sns

# 读取数据集
df = pd.read_csv('dataset.csv')

# 指定要绘制箱线图的列
cols = ['指标1', '指标2', '指标3', '指标4']

# 绘制箱线图
sns.boxplot(data=df[cols])

请注意，此代码仅为示例用途，实际情况可能需要根据数据集的具体情况进行调整。

相关问题

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。

python绘制多个箱线图

要绘制多个箱线图，可以使用for循环遍历数据集中的每个变量，然后分别绘制箱线图。以下是一个示例代码：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取csv文件
df = pd.read_csv('data.csv')

# 遍历每列数据，绘制箱线图
for col in df.columns:
    plt.boxplot(df[col])
    plt.title(col + ' 箱线图')
    plt.show()

代码中的`data.csv`需要替换成你自己的数据文件名。这段代码将遍历数据集中的每列数据，绘制它们的箱线图，并以列名为标题显示。你可以根据需要进行修改，例如添加x轴标签、y轴标签、网格线等。