seaborn库的boxplot函数带筛选操作

seaborn库的boxplot函数本身并不带有筛选操作，但是可以通过使用pandas库的筛选函数来实现。例如，可以使用pandas的loc函数选择数据集中符合条件的数据，再将结果传入seaborn的boxplot函数中进行绘图。

下面是一个示例代码，其中通过loc函数筛选出年龄在18岁以上的样本，再用seaborn绘制箱线图：

import seaborn as sns
import pandas as pd

# 读取数据集
df = sns.load_dataset('tips')

# 筛选年龄在18岁以上的样本
df_filtered = df.loc[df['age'] >= 18]

# 绘制箱线图
sns.boxplot(x='day', y='total_bill', data=df_filtered)

相关问题

seaborn.boxplot

seaborn.boxplot 是 seaborn 库中的一个函数，用于绘制箱线图。箱线图是一种常用的数据可视化方式，可以用于展示数据的分布情况和异常值。在箱线图中，箱体表示数据的四分位数，即数据的 25%、50% 和 75% 位置，箱体中间的线条表示数据的中位数。箱体上下的线条称为“须”，用于表示数据的变化范围，一般将位于须之外的数据点视为异常值。

seaborn.boxplot 函数的常用参数包括：x、y、hue、data、order、hue_order、orient、color、palette、saturation、width、dodge 和 fliersize 等。其中，x 和 y 分别表示箱线图的横轴和纵轴数据，hue 表示分组变量，data 表示数据集，order 和 hue_order 分别表示 x 或 hue 变量的排序方式，orient 表示箱线图的方向，color 和 palette 表示颜色相关的参数，saturation 表示颜色的饱和度，width 表示箱体的宽度，dodge 表示是否对箱体进行分组，fliersize 表示异常值的大小。

seaborn的boxplot()函数,绘制箱图

是的，您说得对。Seaborn的boxplot()函数可以用于绘制箱图。箱图是一种可视化工具，用于展示数据的分布情况。箱图由五个数值特征组成：最小值、第一四分位数（Q1）、中位数、第三四分位数（Q3）和最大值。箱体表示数据的四分位数范围（IQR=Q3-Q1），须表示数据的范围，还可以通过添加异常值来显示数据的分散程度。