python识别分类变量和数值变量之间的关系图

在Python中，为了识别分类变量（如产品类别ProductCategory、城市City）与数值变量（如销售额SalesAmount、销售数量QuantitySold）间的关系，可以使用如下几种图表：

- **箱形图** (Boxplot): 可以直观地展示不同类别的分布情况以及异常值，适用于查看单个分类变量对数值变量的影响。
- **小提琴图** (Violin Plot): 类似于箱形图但更详细，展示了密度估计，适合比较多个分类下的数据分布。
- **散点图** (Scatter Plot): 当分析两个数值型变量时非常有用，并且可以通过颜色或形状区分不同的分类变量值来增强理解。
- **条形图** (Bar Chart): 展示每个分类水平上数值变量的汇总统计量（如均值），清晰易懂。

例如，在Pandas DataFrame基础上绘制箱形图分析`ProductCategory`对`SalesAmount`影响的方法是:

import seaborn as sns
sns.boxplot(x='ProductCategory', y='SalesAmount', data=df)
plt.show()

以上代码利用了Seaborn库来创建箱形图，帮助我们了解不同产品类别下销售额的具体差异。如果要安装seaborn，请运行 `pip install seaborn`。