首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

制作仅包含特定行的箱形图pandas python

箱形图(Box Plot)是一种用于展示数据分布情况的统计图表。它能够显示数据的中位数、上下四分位数、最小值、最大值以及异常值等信息,帮助我们了解数据的集中趋势、离散程度和异常情况。

在Python中,可以使用pandas库来制作箱形图。pandas是一个强大的数据分析工具,提供了丰富的数据处理和可视化功能。

制作仅包含特定行的箱形图的步骤如下:

  1. 导入所需的库和模块:
代码语言:txt
复制
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
  1. 创建数据集:
代码语言:txt
复制
data = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5],
                     'B': [2, 4, 6, 8, 10],
                     'C': [3, 6, 9, 12, 15]})
  1. 选择特定行的数据:
代码语言:txt
复制
selected_data = data.loc[[0, 2, 4]]
  1. 绘制箱形图:
代码语言:txt
复制
selected_data.boxplot()
plt.show()

在上述代码中,我们首先创建了一个包含'A'、'B'和'C'三列的数据集。然后,通过选择特定行的数据,即第0、2和4行,来创建一个新的数据集。最后,使用boxplot()函数绘制箱形图,并使用show()函数显示图形。

箱形图的应用场景非常广泛。它可以用于数据分析、异常值检测、比较不同组数据的分布情况等。在金融领域,箱形图常用于展示股票价格的波动情况;在医学领域,箱形图可以用于比较不同药物的疗效;在市场调研中,箱形图可以用于比较不同产品的销售情况等。

腾讯云提供了一系列与云计算相关的产品和服务,其中包括云服务器、云数据库、云存储等。您可以通过访问腾讯云官方网站(https://cloud.tencent.com/)了解更多关于这些产品的详细信息和使用方法。

希望以上信息能够帮助到您!

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

盘点一个Pandas提取Excel列包含特定关键词(下篇)

一、前言 前几天在Python白银交流群【上海新年人】问了一个Pandas数据提取问题,上一篇中已经给出了代码,粉丝自己可能还没有领悟明白,一用就废,遇到了问题。...他代码照片如下图: 这个代码这么写,最后压根儿就没有得到他自己预期结果,遂来求助。这里又回归到了他自己最开始需求澄清!!!论需求表达清晰重要性!...二、实现过程 后来【莫生气】给了一份代码,如下图所示: 本以为顺利地解决了问题,但是粉丝又马上增改需求了,如下图所示: 真的,代码写,绝对没有他需求改快。得亏他没去做产品经理,不然危矣!...能给你做出来,先实现就不错了,再想着优化事呗。 后来【莫生气】给了一个正则表达式写法,总算是贴合了这个粉丝需求。 如果要结合pandas的话,可以写为下图代码: 至此,粉丝不再修改需求。...这篇文章主要盘点了一个Pandas数据提取问题,文中针对该问题,给出了具体解析和代码实现,帮助粉丝顺利解决了问题。 最后感谢粉丝【上海新年人】提出问题,感谢【鶏啊鶏。】

22410

盘点一个Pandas提取Excel列包含特定关键词(上篇)

一、前言 前几天在Python白银交流群【上海新年人】问了一个Pandas数据提取问题,问题如下:大佬们,请教个小问题,我要查找某列中具体值,譬如df[df['作者'] == 'abc'],但实际上这样子我找不到...ABC,因为对方实际是小写abc。...给了一个指导,如下所示: 全部转大写或者小写你就不用考虑了 只是不确定你实际代码场景。后来【论草莓如何成为冻干莓】给了一份代码,如下图所示: 顺利地解决了粉丝问题。...但是粉丝需求又发生了改变,下一篇文章我们一起来看看这个“善变”粉丝提问。 三、总结 大家好,我是皮皮。...这篇文章主要盘点了一个Pandas数据提取问题,文中针对该问题,给出了具体解析和代码实现,帮助粉丝顺利解决了问题。

19910

盘点一个Pandas提取Excel列包含特定关键词(中篇)

一、前言 前几天在Python白银交流群【上海新年人】问了一个Pandas数据提取问题,但是粉丝又改需求了,需求改来改去,就是没个定数。 这里他最新需求,如上图所示。...他意思在这里就是要上图中最下面这3个。 二、实现过程 后来【论草莓如何成为冻干莓】给了一份代码,如下图所示: 顺利地解决了粉丝问题。...可以看到,代码刚给出来,但是粉丝需求又发生了改变,不过不慌,这里又给出了对应代码,如下图所示: 一看就会,一用就废,粉丝自己刚上手,套用到自己数据里边,代码就失灵了。...下一篇文章,我们再来看这位粉丝新遇到问题。 三、总结 大家好,我是皮皮。这篇文章主要盘点了一个Pandas数据提取问题,文中针对该问题,给出了具体解析和代码实现,帮助粉丝顺利解决了问题。...最后感谢粉丝【上海新年人】提出问题,感谢【鶏啊鶏。】、【论草莓如何成为冻干莓】给出思路,感谢【莫生气】等人参与学习交流。

14810

【说站】python数据预处理三种情况

python数据预处理三种情况 1、缺失数据处理 导入数据存在缺失是经常发生,最简单处理方式是删除缺失数据。...使用 pandas .dropna() 删除含有缺失值或列,也可以 对特定列进行缺失值删除处理 。...使用 pandas .duplicated() 可以查询重复数据内容,使用 .drop_duplicated() 可以删除重复数据,也可以对指定数据列进行去重。  ...异常值可以通过线图、正态分布进行识别,也可以通过回归、聚类建模进行识别。 线图技术是利用数据分位数识别其中异常点。分析也超过本文内容,不能详细介绍了。...只能笼统地说通过观察,可以查看整体异常情况,进而发现异常值。     dfData.boxplot()  # 绘制 以上就是python数据预处理三种情况,希望对大家有所帮助。

27950

这才是你寻寻觅觅想要 Python 可视化神器!

使用 Plotly Express 轻松地进行数据可视化 一旦导入Plotly Express(通常是 px ),大多数绘图只需要一个函数调用,接受一个整洁Pandas dataframe,并简单描述你想要制作...进行可视化时,您可以使用单变量设置中直方图(histograms)和(box)或小提琴(violin plots),或双变量分布密度等高线图(density contours)。...使用直方图(histograms),(box)或小提琴(violin plots)可视化单变量分布: 直方图: ? : ? 小提琴: ?...还可以创建联合分布(marginal rugs),使用直方图,(box)或小提琴来显示双变量分布,也可以添加趋势线。...我们想要构建一个库,它做出了不同权衡:在可视化过程早期牺牲一些控制措施来换取一个不那么详细 API,允许你在一 Python 代码中制作各种各样图表。

4.1K21

推荐:这才是你寻寻觅觅想要 Python 可视化神器

02 使用 Plotly Express 轻松地进行数据可视化 一旦导入Plotly Express(通常是 px ),大多数绘图只需要一个函数调用,接受一个整洁Pandas dataframe,并简单描述你想要制作...进行可视化时,你可以使用单变量设置中直方图(histograms)和(box)或小提琴(violin plots),或双变量分布密度等高线图(density contours)。...使用直方图(histograms),(box)或小提琴(violin plots)可视化单变量分布: 直方图 ? ? 小提琴 ?...还可以创建联合分布(marginal rugs),使用直方图,(box)或小提琴来显示双变量分布,也可以添加趋势线。...我们想要构建一个库,它做出了不同权衡:在可视化过程早期牺牲一些控制措施来换取一个不那么详细 API,允许你在一 Python 代码中制作各种各样图表。

4.9K10

数据导入与预处理-第5章-数据清理

除了使用3σ原则检测异常值之外,还可以使用检测异常值。...需要说明是,对检测数据没有任何要求,即使不符合正态分布数据集是能被检测。...是一种用于显示一组数据分散情况统计,它通常由上边缘、上四分位数、中位数、下四分位数、下边缘和异常值组成。...,该值范围通常为小于Q1 – 1.5IQR或大于Q3 + 1.5IQR 为了能够直观地从图中查看异常值,pandas中提供了两个绘制函数:plot()和boxplot(),其中plot...()函数用于根据Series和DataFrame类对象绘制,该箱图中默认不会显示网格线; boxplot()函数用于根据DataFrame类对象绘制,该箱图中默认会显示网格线。

4.4K20

这才是你寻寻觅觅想要 Python 可视化神器

使用 Plotly Express 轻松地进行数据可视化 一旦导入Plotly Express(通常是 px ),大多数绘图只需要一个函数调用,接受一个整洁Pandas dataframe,并简单描述你想要制作...进行可视化时,您可以使用单变量设置中直方图(histograms)和(box)或小提琴(violin plots),或双变量分布密度等高线图(density contours)。...使用直方图(histograms),(box)或小提琴(violin plots)可视化单变量分布: 直方图: image.png : image.png 小提琴: image.png...还可以创建联合分布(marginal rugs),使用直方图,(box)或小提琴来显示双变量分布,也可以添加趋势线。...我们想要构建一个库,它做出了不同权衡:在可视化过程早期牺牲一些控制措施来换取一个不那么详细 API,允许你在一 Python 代码中制作各种各样图表。

3.7K20

强烈推荐一款Python可视化神器!

使用 Plotly Express 轻松地进行数据可视化 一旦导入Plotly Express(通常是 px ),大多数绘图只需要一个函数调用,接受一个整洁Pandas dataframe,并简单描述你想要制作...进行可视化时,您可以使用单变量设置中直方图(histograms)和(box)或小提琴(violin plots),或双变量分布密度等高线图(density contours)。...使用直方图(histograms),(box)或小提琴(violin plots)可视化单变量分布: 直方图: ? : ? 小提琴: ?...还可以创建联合分布(marginal rugs),使用直方图,(box)或小提琴来显示双变量分布,也可以添加趋势线。...我们想要构建一个库,它做出了不同权衡:在可视化过程早期牺牲一些控制措施来换取一个不那么详细 API,允许你在一 Python 代码中制作各种各样图表。

4.4K30

数据导入与预处理-课程总结-04~06章

,但保留最后一次出现值 df.drop_duplicates(keep = 'last') 2.4 异常值处理 2.4.1 异常值检测 异常值检测可以采用 3σ原则 和 检测。...所以,凡是误差超过(μ-3σ,μ+3σ)区间数值均属于异常值。 2.检测 是一种用于显示一组数据分散情况统计,它通常由上边缘、上四分位数、中位数、下四分位数、下边缘和异常值组成。...能直观地反映出一组数据分散情况,一旦图中出现离群点(远离大多数值点),就认为该离群点可能为异常值。...; 空心圆点表示异常值,该值范围通常为小于Q1 – 1.5IQR或大于Q3 + 1.5IQR 为了能够直观地从图中查看异常值,pandas中提供了两个绘制函数:plot()和boxplot...(),其中plot()函数用于根据Series和DataFrame类对象绘制,该箱图中默认不会显示网格线; boxplot()函数用于根据DataFrame类对象绘制,该箱图中默认会显示网格线

13K10

盘一盘 Python 系列 - Cufflinks (下)

kind:字符串格式,用于设置种类,具体值包括 散点图 scatter、柱状 bar、 box、差异图 spread、比率 ratio、热力图 heatmap、平面 surface、直方图...orientation:字符串格式,用于设置形状排放方式,h 代表水平 v 代表竖直,当 kind = bar 或 histogram 或 box 才适用 boxpoints:布尔或字符串格式,用于在图中显示数据...barmode='stack', xTitle='日收益率', yTitle='概率', title='四只股票日收益率堆叠直方图') 下面四分别画四只股票日收益率...orientation='v', boxpoints='outliers', xTitle='股票', yTitle='日收益率', title='四只股票日收益率...v', boxpoints='suspectedoutliers', xTitle='股票', yTitle='日收益率', title='四只股票日收益率

4.5K10

数据可视化分析工具:Matplotlib

Matplotlib是当前用于数据可视化最流行Python工具包之一,它是一个跨平台库,用于根据数组中数据制作2D,主要用于绘制一些统计图形,例如散点图、条形、折线图、饼、直方图、等。...3.折线图 折线图是排列在工作表列或数据可以绘制到折线图中。折线图可以显示随时间(根据常用比例设置)而变化连续数据,因此非常适用于显示在相等时间间隔下数据趋势。...4.饼英文名为Sector Graph,常用于统计学模块。2D饼图为圆形,排列在工作表一列或一数据可以绘制到饼图中。饼常用显示一个数据系列中各项大小与各项总和比例。...6. (Box-plot)又称线图,是一种用于显示一组数据分散情况统计。因形状如箱子而得名。它主要用于反映原始数据分布特征,还可以进行多组数据分布特征比较。...---- 明天6月7日是一年一度高考日,预祝所有高考学子,考试顺利,金榜题名! ---- 以上内容来自《Python广告数据挖掘与分析实战》

1.8K10

Pandas库常用方法、函数集合

PandasPython数据分析处理核心第三方库,它使用二维数组形式,类似Excel表格,并封装了很多实用函数方法,让你可以轻松地对数据集进行各种操作。...计算分组累积和、最小值、最大值、累积乘积 数据清洗 dropna: 丢弃包含缺失值或列 fillna: 填充或替换缺失值 interpolate: 对缺失值进行插值 duplicated: 标记重复...drop_duplicates: 删除重复 str.strip: 去除字符串两端空白字符 str.lower和 str.upper: 将字符串转换为小写或大写 str.replace: 替换字符串中特定字符...:绘制堆积 pandas.DataFrame.plot.bar:绘制柱状 pandas.DataFrame.plot.barh:绘制水平条形 pandas.DataFrame.plot.box:绘制线图...pandas.DataFrame.plot.density:绘制核密度估计 pandas.DataFrame.plot.hexbin:绘制六边分箱 pandas.DataFrame.plot.hist

25110

Python探索性数据分析,这样才容易掌握

3)可视化数据分布:条形,直方图,等。 4)计算并可视化展示变量之间相关性(关系):热 (heatmap)。...顾名思义,这种类型容器是一个框架,它使用 Pandas 方法 pd.read_csv() 读入数据,该方法是特定于 CSV 文件。...这是有问题,因为在研究数据时要观察许多有用可视化,需要数字类型变量才能发挥作用,比如热力图、和直方图。 同样问题也出现在两个 ACT 数据集 ‘Composite’ 列中。...现在,我们可以使用 Matplotlib 和 Seaborn 更仔细地查看我们已经清洗和组合数据。在研究直方图和时,我将着重于可视化参与率分布。在研究热时,将考虑所有数据之间关系。...图表示数据扩展,包括最小、最大和四分位数范围(IQR)。四分位数范围由第一分位数、中位数和第三分位数组成。从上面的方框图可以看出,2017 年到 2018 年 SAT 整体参与率有所上升。

4.9K30

10个实用数据可视化图表总结

2、六边分箱 (Hexagonal Binning) 六边分箱是一种用六边直观表示二维数值数据点密度方法。...Pandas 允许我们绘制六边 binning [2]。我已经展示了用于查找 sepal_width 和 sepal_length 列密度。...如果仔细观察图表,我们会发现总面积被分成了无数个六边。每个六边覆盖特定区域。我们注意到六边有颜色变化。六边有的没有颜色,有的是淡绿色,有的颜色很深。根据图右侧显示色标,颜色密度随密度变化。...sns.boxenplot(x=df["sepal_width"]) 上图显示了比线图更多盒。这是因为每个框代表一个特定分位数。...以下是本文引用 https://plotly.com/python/parallel-coordinates-plot/ https://pandas.pydata.org/docs/reference

2.3K50
领券