Python Pandas – 使用Seaborn在箱线图上绘制一组观测数据

在数据分析中，我们时常需要对数据进行可视化分析。Python中的Pandas库和Seaborn库提供了一些强大的工具，可以在箱线图上绘制一组观测数据。箱线图是一种常用的可视化工具，可以展示数据的中位数、四分位数、极值和异常值等信息，适合用于分析数据的分布情况和异常值信息。

1. 准备数据

我们先准备一组演示数据，这些数据随机生成，并分为3个组。代码如下：

import numpy as np
import pandas as pd

np.random.seed(10)

data = pd.DataFrame({
    'A': np.random.normal(0, 1, 100),
    'B': np.random.normal(2, 1, 100),
    'C': np.random.normal(3, 2, 100)
})

执行该代码后，我们得到一个大小为100的数据框，其中包含3列，每一列都有100个随机生成的数值。其中，列A的数据是均值为0，标准差为1的正态分布，列B的数据是均值为2，标准差为1的正态分布，列C的数据是均值为3，标准差为2的正态分布。

2. 绘制箱线图

接下来我们使用Seaborn库通过boxplot()函数绘制该数据的箱线图。boxplot()函数可以接受多个参数，例如data指定输入的数据，palette指定调色板，width指定箱子的宽度，linewidth指定边框线宽度等，具体参数可以参考官方文档。

import seaborn as sns

sns.boxplot(data=data, width=0.5, palette="pastel")

执行该代码后，我们会得到一个如下图所示的箱线图。

箱线图中每一个箱子代表一个变量（列），箱子中的线代表变量的中位数，箱子的上边缘和下边缘分别代表变量的上四分位数和下四分位数。箱子的上下端点之外的点称为异常点，通常情况下被认为是值不正常或偏离正常值过远的观测点。

我们可以看到，该数据集中的变量A分布集中在0附近，变量B的分布集中在2附近，变量C的分布集中在3附近。由于变量C的标准差较大，因此其箱子的上下端点之外有一些异常点。

3. 自定义箱线图

使用Seaborn库，我们可以自定义箱线图的外观和样式，例如改变箱线的颜色，增加点的大小等。下面是一个自定义箱线图的代码示例：

sns.boxplot(data=data, width=0.5, palette="pastel", 
            showmeans=True, meanline=True,
            boxprops={'facecolor':'None', 'edgecolor':'blue'},
            flierprops={'markerfacecolor':'red', 'marker':'x', 'markersize':8},
            meanprops={'marker':'s','markerfacecolor':'blue', 'markersize':8},
            whiskerprops={'color':'gray', 'linestyle':'--', 'linewidth':2})

执行该代码后，我们可以得到一个如下图所示的自定义箱线图。