Python Pandas – 使用Seaborn绘制箱线图并通过传递明确的顺序来控制箱顺序

如果你对数据分析有一定了解，那么你一定听说过pandas和Seaborn这两个不可或缺的Python库。Pandas是一个用于数据操作和分析的库，而Seaborn则是一个统计学数据可视化库，可以让你在Python环境下更加轻松地创建漂亮的可视化结果。今天，我想通过这篇文章来教大家如何使用Seaborn绘制箱线图并通过传递明确的顺序来控制箱顺序。

箱线图是一种传统的可视化方法，可以显示数据的统计分布情况，包括中位数、上下四分位数、最大值、最小值和异常值等。箱线图的绘制通常需要使用到pandas和Seaborn这两个库，所以在开始本文之前，请确保你已经对这两个库有一定的了解。

什么是Seaborn箱线图？

Seaborn是一个非常流行的Python库，可以让你轻松创建复杂的可视化图表。箱线图是其中一种比较流行的图表类型，也是非常有用的数据可视化工具。Seaborn箱线图以指定变量的不同级别和类别的分布为基础，提供了一种可视化方法，可以有效地比较这些分布之间的差异。

Seaborn箱线图通常包括一个箱体和一对须，箱体表示数据值的中间50%分布，而须则显示数据的上限和下限值。在箱线图中，我们可以根据需要展示多个群组的中位数、上下四分位数和最大值/最小值等数据。Seaborn箱线图还可以支持多种绘图类型和风格，比如点图、小提琴图、水平箱线图和分类箱线图等。

如何使用Seaborn绘制箱线图？

使用Seaborn绘制箱线图非常简单，只需要调用Seaborn提供的箱线图等可视化函数即可。在绘制箱线图之前，我们需要给定需要绘制的数据集和相关变量，使用Seaborn绘制箱线图的具体步骤如下：

1. 创建数据集

我们首先需要准备数据集，数据集应该包含所有需要绘制的变量。在本例中，我们将使用Seaborn自带的鸢尾花数据集来进行演示。下面是如何创建数据集的示例代码：

import seaborn as sns

# 加载iris数据集
iris = sns.load_dataset('iris')

# 打印前5行数据 
print(iris.head())

运行上面的代码，我们可以看到鸢尾花数据集的前5行数据，如下所示：

从上面的输出结果中，我们可以看出鸢尾花数据集的前5行数据，包括4个特征和1个目标变量species，species变量是用于表示鸢尾花的种类。

2. 绘制箱线图

在准备数据集之后，我们可以开始使用Seaborn绘制箱线图了，这里我们以绘制不同种类鸢尾花的花瓣长度为例。需要注意的是，我们可以在传递order参数的同时传递其他的参数，比如hue参数实现按照其他的特征再对箱体进行分组。下面是如何使用Seaborn绘制箱线图的示例代码：

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

# 设置图形大小
plt.figure(figsize=(8, 6))

# 使用Seaborn绘制箱线图
sns.boxplot(x='species', y='petal_length', data=iris, order=['versicolor', 'virginica', 'setosa'])

# 显示图形
plt.show()

运行上面的代码，我们可以得到如下所示的箱线图

从上图中，我们可以看到箱线图将不同种类鸢尾花的花瓣长度分别绘制为一个箱体，而箱体下方、上方分别绘制了它们的下限和上限值。此外，依据指定的order参数，我们可以指定箱子绘制的顺序，这里我们将它指定为”versicolor”、”virginica”和”setosa”。

如何控制Seaborn箱线图中的顺序？

在上面的例子中，我们已经通过设置Seaborn绘制箱线图时的order参数，来控制不同种类鸢尾花的绘制顺序。但是，有时数据集中的分类变量并不是按照我们期望的顺序排列的，这时我们就需要通过编程来对顺序进行控制了。

在Seaborn中，我们可以使用pd.Categorical函数将需要绘制的变量转化为category数据类型，并设置它的categories属性来定义我们需要的绘制顺序。下面是如何控制Seaborn箱线图中顺序的示例代码：

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

# 将目标变量species转换为category类型数据，并指定绘制顺序
iris['species'] = pd.Categorical(iris['species'], categories=['versicolor', 'virginica', 'setosa'])

# 设置图形大小
plt.figure(figsize=(8, 6))

# 使用Seaborn绘制箱线图
sns.boxplot(x='species', y='petal_length', data=iris)

# 显示图形
plt.show()

运行上面的代码，我们可以得到和之前一样的箱线图，但是这次我们使用了pd.Categorical函数来明确指定了鸢尾花种类的绘制顺序。

结论

通过这篇文章，我们了解了Seaborn箱线图的基础知识，以及如何使用Seaborn绘制箱线图并通过传递明确的顺序来控制箱顺序。我们可以发现使用Seaborn绘制箱线图非常简单，只需要调用Seaborn提供的相关函数即可。此外，通过指定order参数或者使用pd.Categorical函数，我们还可以灵活地控制Seaborn箱线图中箱的绘制顺序，帮助我们更好地理解和分析数据。