Python Pandas – 使用Seaborn绘制箱线图，并通过绘制Swarm图在箱线图上显示数据点

简介

Pandas是一款高效的数据分析库，它提供了许多强大的功能，例如数据清洗、数据转换和数据可视化等。而Seaborn则是一款基于Matplotlib的数据可视化工具，它能够帮助我们更加简单、快速地绘制出漂亮的图表。在本篇文章中，我们将介绍如何使用Pandas和Seaborn来绘制箱线图，并通过绘制Swarm图在箱线图上显示数据点。

箱线图

箱线图是一种常用的数据可视化图表，它能够帮助我们更好地理解数据的分布情况。箱线图一般由一个矩形和两条线组成，其中矩形表示数据的四分位数范围，上下两条线则表示数据的最大值和最小值。箱线图常被用于探索数据的异常值和离群值。

使用Pandas和Seaborn可以很容易地绘制出箱线图。首先，我们需要准备一些数据。我们可以使用Pandas的DataFrame来存储数据，然后使用Seaborn的boxplot函数来绘制箱线图。代码如下：

import pandas as pd
import seaborn as sns

# 创建一个DataFrame
data = pd.DataFrame({
    'A': [1, 2, 3, 4, 5],
    'B': [5, 4, 3, 2, 1],
    'C': [3, 3, 4, 4, 5]
})

# 绘制箱线图
sns.boxplot(data=data)

上面的代码中，我们首先创建了一个DataFrame，其中包含了三列数据A、B和C。然后，我们使用Seaborn的boxplot函数来绘制箱线图，其中data参数表示使用的数据。

运行上面的代码，我们可以得到如下的箱线图

如图所示，我们成功地绘制了一个简单的箱线图。图表中的矩形表示数据的四分位数范围，黑色的线表示中位数，上下两条线则表示数据的最大值和最小值。

Swarm图

尽管箱线图能够帮助我们很好地了解数据的分布情况，但是它并不能显示出所有的数据点，很多情况下我们可能需要更详细的了解数据的情况。这时，就可以使用Swarm图。

Swarm图是一种基于散点图的可视化方法，它能够将所有的数据点以一定的规则排列在图表中，从而更加清晰地展现数据的分布情况。Swarm图在箱线图上的表现形式就是将所有数据点以一条轴线为基准，通过不重叠的方式展示出来。

使用Seaborn的swarmplot函数可以很容易地在箱线图上绘制出Swarm图。代码如下：

import pandas as pd
import seaborn as sns

# 创建一个DataFrame
data = pd.DataFrame({
    'A': [1, 2, 3, 4, 5],
    'B': [5, 4, 3, 2, 1],
    'C': [3, 3, 4, 4, 5]
})

# 绘制箱线图和Swarm图
sns.boxplot(data=data)
sns.swarmplot(data=data)

上面的代码中，我们首先创建了一个DataFrame，其中包含了三列数据A、B和C。然后，我们使用Seaborn的boxplot函数来绘制箱线图，并使用swarmplot函数在箱线图上绘制Swarm图。

如图所示，除了原来的箱线图以外，我们还在箱线图上绘制了Swarm图。Swarm图将每个数据点以不重叠的方式排列在图表中，清晰地展现了数据的分布情况。

当然，我们也可以将Swarm图和单独的散点图一起绘制，代码如下：

import pandas as pd
import seaborn as sns

# 创建一个DataFrame
data = pd.DataFrame({
    'A': [1, 2, 3, 4, 5],
    'B': [5, 4, 3, 2, 1],
    'C': [3, 3, 4, 4, 5]
})

# 绘制箱线图和Swarm图
sns.boxplot(data=data)
sns.swarmplot(data=data, color="red")

上面的代码中，我们除了使用swarmplot函数绘制Swarm图以外，还指定了Swarm图的颜色为红色。

如图所示，我们在箱线图上绘制了红色的Swarm图，同时还绘制了黑色的散点图。通过这种方式，我们可以更加清晰地展示数据的分布情况，找出数据中的异常值和离群值。