在Python Pandas中按列分组创建分组箱形图

在数据分析和可视化中，箱形图是一种非常重要的图形类型之一，它可以反映出数据的离散程度和异常点的出现情况。在Python Pandas库中，我们可以非常容易地创建一个简单的箱形图，但是，如果我们需要通过列将数据集分组并创建一个组合箱形图，则需要进行一些附加步骤。本篇文章将介绍如何在Python Pandas中按列分组创建分组箱形图。

更多Pandas相关文章，请阅读：Pandas 教程

数据准备

首先，我们需要准备数据，我们可以使用Python内置的random库生成一些随机数作为数据集。

import random
import pandas as pd

random_data = [random.randint(0, 100) for _ in range(50)]
group_data = [random.choice(['A', 'B', 'C']) for _ in range(50)]

df = pd.DataFrame({'Data': random_data, 'Group': group_data})
print(df.head())

上述代码将生成一个包含50个随机数和50个组别的数据集，并采用Pandas DataFrame的形式存储。下面是输出结果：

   Data Group
0    93     A
1    79     A
2    31     C
3    43     B
4     2     C

创建分组箱形图

接下来，我们需要将数据集按组别进行分组，并创建一个分组箱形图。我们可以使用Pandas的groupby()函数将DataFrame按组别进行分组，然后使用Matplotlib库中的boxplot()函数创建箱形图。

import matplotlib.pyplot as plt

grouped_df = df.groupby('Group')

data = []
for name, group in grouped_df:
    data.append(group['Data'])

plt.boxplot(data, labels=grouped_df.groups.keys())
plt.show()

上述代码将数据集按Group列进行分组，然后将每个组别的Data列提取出来，并将提取出的数据集存储在data列表中。最后，我们将data列表作为输入数据并将Group横坐标标签绘制在分组箱形图上。