如何在matplotlib中绘制分组箱线图？

什么是分组箱线图？

分组箱线图是一种展示多组数据中间值、四分位差和异常值的图形方式。

在分组箱线图中，数据集被分为多个组，每个组内的观测值根据类别分组或条件分组并且统计单元数、均值、中位数、四分位数等统计指标，然后将这些信息绘制成一个或多个箱形图，从而比较每个组的分布情况。

为什么要使用分组箱线图？

分组箱线图对于数据的分析和解释非常有帮助，它可以帮助我们比较每个组的分布情况，发现异常值和趋势等信息，从而增强我们对数据的理解和挖掘。

如何使用matplotlib绘制分组箱线图？

下面我们将通过一个实例来学习如何使用matplotlib绘制分组箱线图。

假设我们有以下一组数据，包含了10个人的体重、身高和性别信息：

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 生成随机数据
np.random.seed(1234)
height = np.random.normal(170, 10, 100)
weight = np.random.normal(70, 10, 100)
gender = np.random.choice(['Male', 'Female'], 100)

# 将数据转化为DataFrame格式
df = pd.DataFrame({'Height': height, 'Weight': weight, 'Gender': gender})

数据中包含100个观测值，其中每个观测值有三个变量：身高、体重和性别。

首先，我们需要对数据进行分组，例如按照性别分组，代码如下：

# 根据性别对数据进行分组
groups = df.groupby('Gender')

# 获取每个组的身高数据
heights = [group[1]['Height'] for group in groups]

# 获取每个组的体重数据
weights = [group[1]['Weight'] for group in groups]

在上述代码中，我们使用了groupby()函数对数据进行分组，得到了按照性别分组的两个数据集，即身高和体重。

接下来，我们将使用matplotlib绘制分组箱线图。

# 创建一个画布
fig, ax = plt.subplots()

# 设置箱线图样式
ax.boxplot(heights, positions=[0, 1], widths=0.3, patch_artist=True, boxprops=dict(facecolor='pink', color='black'), medianprops=dict(color='black'), whiskerprops=dict(color='black'), capprops=dict(color='black'))

ax.boxplot(weights, positions=[1.25, 2.25], widths=0.3, patch_artist=True, boxprops=dict(facecolor='orange', color='black'), medianprops=dict(color='black'), whiskerprops=dict(color='black'), capprops=dict(color='black'))

# 添加x轴和y轴标签
ax.set_xticks([0.625, 1.625])
ax.set_xticklabels(['Male', 'Female'])
ax.set_ylabel('Values')

# 显示图形
plt.show()

在上述代码中，我们首先创建了一个画布，然后使用boxplot()函数绘制分组箱线图，其中heights和weights是按照性别分组的身高和体重数据集，positions参数用于设置每个箱形图相对于x轴的位置，widths参数用于设置每个箱形图的宽度，patch_artist参数用于填充箱形图颜色，boxprops、medianprops、whiskerprops和capprops参数用于设置箱形图、中位线、须和边界的样式，最后在x轴和y轴上添加标签，显示图形。