箱形图优点

箱形图常用于检测并展现出数据中的异常值，可进行数据清洗，可以判断数据的偏态和尾重。（即观测数据的整体集中分布情况，当数据分布较为集中的时候，箱形图中的“箱子”会更小，对应的两个线也会更小；反之，则越大。）

箱形图缺点

箱形图不能精确地衡量数据分布的偏态和尾重程度，并且对于批量比较大的数据，其反映的信息更加模糊（如果一批数据用中位数代表总体评价水平不行的话，则其箱形图的表现也具有一定的局限性）

箱形图的五要素

箱形图包含五个要素，分别为中位数、上四分位数、下四分位数、上限以及下限。

中位数

中位数（从小到大排序后的最中间的数/最中间两个数的平均值）。

上四分位数Q3

上四分位数Q3的求法，是将序列平均分成四份，然后取(1+n)*3/4的数。

假设一个有序序列为data = [1,2,3,4,5,6,7,8]，序列长度n=8，(1+n) /4 * 3=6.75，则该上四分位数Q3介于第6个数和第7个数之间，假设第6个数和第7个数是均匀分布的，那么第6.75个数就是：第6个数 * 0.75 + 第7个数 * 0.25 ，此处为：6 * 0.75 + 7 * 0.25 = 6.25。因此，这边的Q3 = 6.25。

下四分位数Q1

下四分位数Q1的求法，是将序列平均分成四份，然后取(1+n)/4的数。

假设一个有序序列为：data = [1,2,3,4,5,6,7,8]，序列长度n=8，(1+n)/4=2.25，则该下四分位数Q1介于第2个数和第3个数之间，假设第2个数和第3个数是均匀分布的，那么第2.25个数就是：第2个数 * 0.25 + 第3个数 * 0.75 ，此处为：2 * 0.25 + 3 * 0.75 = 2.75。因此，这边的Q1 = 2.75。

上限

上面的T形线段所延伸到的极远处，是Q3+1.5IQR(其中，IQR=Q3-Q1)与剔除异常值后的极大值两者取最小，是Q3+1.5IQR与剔除异常值后的极大值两者取最小。
（由于本例中，没有大于 Q3+1.5IQR 的值（异常值），因此，本例中的极大值 = 最大值）
上限 = min（Q3+1.5IQR ，datamaxdata_{max}datamax) ，本例中下限 = min（6.25 + 1.5*5 ， 8） = 8。

下限

下限是非异常范围内的最小值，即下面的T形线段所延伸到的极远处，是Q1-1.5IQR与剔除异常值后的极小值两者取最大。
（由于本例中，没有小于 Q1-1.5IQR 的值（异常值），因此，本例中的极小值 = 最小值）
下限=max（Q1-1.5IQR ，datamindata_{min}datamin) ，本例中下限 = max（2.75 - 1.5*5 ， 1） = 1。

python绘制箱形图

# 使用自带的箱线图函数
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
# 读取数据
data=pd.read_excel("data.xlsx")
# 设置绘图中的字体等
plt.rcParams["font.sans-serif"]=["SimHei"]
plt.rcParams["axes.unicode_minus"]=False
# 展示数据
print(data)
# p1 为第一列，p2 为第二列数据 ， .boxplot：调用箱形图，并以result1 这一列绘制箱形图
data[["p1","result1"]].boxplot(by="result1")
plt.xlabel("横坐标XXX")
plt.ylabel("纵坐标XXX")
plt.title("箱式图")
plt.show()

5分钟包你搞懂箱形图分析！ ↩︎

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箱形图的优缺点，python绘制箱形图

箱形图的知识点