箱形图(python画图)
1. 什么是箱型图
如下灰色框里的就是箱形图(英文:Box plot):又称为盒须图、盒式图、盒状图或箱线图,是一种用作显示一组数据分散情况资料的统计图。因型状如箱子而得名。
箱形图最大的优点就是不受异常值的影响,可以以一种相对稳定的方式描述数据的离散分布情况。
五数概括法:即用下面的五个数来概括数据(最小值;第1四分位数(Q1);中位数(Q2);第3四分位数(Q3);最大值),箱形图与之类似。
2. 用Python画图
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as pltdata = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]df = pd.DataFrame(data)
print(df.describe())
df.plot.box(title="Box Chart")
plt.grid(linestyle="--", alpha=0.3)
plt.show()
0
count 8.00000 # 条数
mean 4.50000 # 均值
std 2.44949 # 标准差
min 1.00000 # 最小值
25% 2.75000 # 下四分位
50% 4.50000 # 中位数
75% 6.25000 # 上四分位
max 8.00000 # 最大值
中位数Q2=4.5
下四分分位数Q1=2.75:是怎么计算出来的呢?首先序列长度n=8,(1+n)/4=2.25,说明上四分位数在第2.25个位置数,实际上这个数是不存在的,但我们知道这个位置是在第2个数与第3个数之间的。假设从第2个数到第3个数之间是均匀分布的。那么第2.25个数就是第二个数0.25+第三个数0.75,即20.25+30.75=0.5+2.25=2.75。
下四分位数Q3=6.25:这个下四分位数所在位置计算方法同上,只不过是(1+n)/43=6.75,这个是个介于第六个位置与第七个位置之间的地方。对应的具体的值是0.756+0.25*7=6.25。
四分位距IQR=Q3-Q1,上限=(Q3+1.5IQR,max)取最小,下限=(Q1-1.5IQR ,min)取最大。
异常值:比如num=[1,2,3,4,5,6,7,8,20],20会被识别为异常值。
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as pltdata = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 20]df = pd.DataFrame(data)
print(df.describe())
df.plot.box(title="Box Chart")
plt.grid(linestyle="--", alpha=0.3)
plt.show()
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