Pandas：pandas的箱形图中的须是指什么

在本文中，我们将介绍pandas中箱形图的一些基础知识，并解释其中的须是指什么。

什么是箱形图？

箱形图是一种常用的统计图形，用于展示数据集的概括性信息。它由五个部分组成：最小值、下四分位数、中位数、上四分位数和最大值。其中，下四分位数（Q1）是数据中小于或等于25%的值，上四分位数（Q3）则是小于或等于75%的值。箱体大小表示数据的分布范围，而须则表示分布范围之外数据点的位置。

我们先导入pandas和numpy库，并生成一个数据集：

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame(np.random.randn(100, 4), columns=['A', 'B', 'C', 'D'])

然后，我们使用boxplot()方法绘制箱形图：

boxplot = df.boxplot(column=['A', 'B', 'C', 'D'])

这将生成一个带有四个箱子（表示四列数据）的图形。每个箱子内有一个水平的线，表示数据的中位数。箱体的底部和顶部分别是Q1和Q3，箱体中线则是中位数。箱体之外的垂直线称为须，它们延伸到数据中最大或最小值（取决于点的位置是否小于Q1-1.5IQR或大于Q3+1.5IQR，其中IQR是四分位距）。

在箱形图中，须表示数据中的“离群点”，即相对于数据中心足够远的值。这些值可能是真正的异常值，也可能只是数据中的一些极端值。

值得注意的是，箱形图经常用于检测异常值，但它并不一定是最好的方法。如果数据集面对的是非对称平均点，那么用箱形图来检测极端值就不太合适。在这些情况下，我们可能需要采用其他方法来识别极值，或对数据进行转换以使其更加对称。例如，对数转换可以在减少异常值影响的同时保持数据对称性。

下面，我们使用Seaborn内置的Iris数据集进行演示，查看不同花瓣长度种类（setosa、versicolor和virginica）的箱形图：

import seaborn as sns

iris = sns.load_dataset('iris')
sns.boxplot(x='species', y='petal_length', data=iris)

这将生成一个包含三个箱体的图形，其中每个箱体代表一个不同的物种。我们看到，setosa种花瓣的长度相对于其他两种物种要短得多。此外，每个箱体内部都存在一些小圆点，这些是代表离群点的数据点。

箱形图是数据可视化中常用的统计图形之一，它通过中位数、四分位数和须的绘制，便于快速判断特征的分布。须则表示相对于数据中心而言足够远的值，可能是真正的异常值，也可能只是一些极端值。在实际应用中，我们应该充分认识到箱形图在检测异常值时的缺陷，并结合具体场景进行合理的使用。