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

如何在python中用长数据框制作多个小的箱形图

在Python中,可以使用seaborn库来制作多个小的箱形图。箱形图是一种可视化工具,用于展示数据的分布情况和异常值。

首先,确保已经安装了seaborn库。如果没有安装,可以使用以下命令进行安装:

代码语言:txt
复制
pip install seaborn

接下来,导入所需的库:

代码语言:txt
复制
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

假设我们有一个长数据框df,其中包含了多个类别的数据和对应的数值。我们想要根据类别将数据分组,并制作多个小的箱形图。

首先,使用groupby函数将数据按照类别进行分组:

代码语言:txt
复制
grouped_data = df.groupby('category')

然后,使用循环遍历每个分组,并绘制箱形图:

代码语言:txt
复制
for name, group in grouped_data:
    plt.figure()  # 创建新的图形窗口
    sns.boxplot(x='category', y='value', data=group)  # 绘制箱形图
    plt.title(f'Boxplot for {name}')  # 设置标题
    plt.show()  # 显示图形窗口

在上述代码中,x='category'表示箱形图的x轴为类别,y='value'表示箱形图的y轴为数值。data=group表示使用当前分组的数据进行绘制。

通过循环遍历每个分组,我们可以得到多个小的箱形图,每个箱形图对应一个类别。

这是一个简单的示例,你可以根据实际需求进行修改和扩展。关于seaborn库的更多用法和参数设置,可以参考腾讯云的相关产品和产品介绍链接地址:seaborn官方文档

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

推荐:这才是你寻寻觅觅想要 Python 可视化神器

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。...散点图矩阵(SPLOM)允许你可视化多个链接散点图:数据集中每个变量与其他变量关系。数据集中每一行都显示为每个图中一个点。你可以进行缩放、平移或选择操作,你会发现所有都链接在一起! ?...当你键入 px.scatter(data,x ='col1',y='col2') 时,Plotly Express 会为数据每一行创建一个符号标记 - 这就是 px.scatter 作用 -

4.9K10

这才是你寻寻觅觅想要 Python 可视化神器!

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。...散点图矩阵(SPLOM)允许您可视化多个链接散点图:数据集中每个变量与其他变量关系。 数据集中每一行都显示为每个图中一个点。 你可以进行缩放、平移或选择操作,你会发现所有都链接在一起!...当您键入 px.scatter(data,x ='col1',y='col2') 时,Plotly Express 会为数据每一行创建一个符号标记 - 这就是 px.scatter 作用 -

4.1K21

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。...当您键入 px.scatter(data,x ='col1',y='col2') 时,Plotly Express 会为数据每一行创建一个符号标记 - 这就是 px.scatter 作用 -

3.7K20

强烈推荐一款Python可视化神器!

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。...散点图矩阵(SPLOM)允许您可视化多个链接散点图:数据集中每个变量与其他变量关系。 数据集中每一行都显示为每个图中一个点。 你可以进行缩放、平移或选择操作,你会发现所有都链接在一起!...当您键入 px.scatter(data,x ='col1',y='col2') 时,Plotly Express 会为数据每一行创建一个符号标记 - 这就是 px.scatter 作用 -

4.4K30

PyQt十讲 | Qt Designer工具使用方法

2.Anaconda(Python 3.6.0,PyQt5) ? Qt Designer工具主界面 上期文章教过大家如何在Pycharm中安装PyQt5。...主界面的不同区域介绍: 控件工具:提供Gui界面开发各种基本控件,单选框、文本等。可以拖动到新创建主程序界面。 ? 主界面区域: 用户放置各种从工具拖过来各种控件。...信号/槽编辑器区域: 编辑控件信号和槽函数,也可以添加自定义信号和槽函数。 ? ? 基本控件介绍 工具区域是按照控件作用类别进行划分。...如下所示即为上述几种工具基本控件对比。 ? ? 工具实战了解基本控件及其作用和获取输入/显示方法后,就可以开始动手实现用户需求了。比如制作一个登录界面。获取用户名和密码并显示。...6 在Pycharm中右击刚刚生成Login.ui文件External Tools->PyUIC ? 即可将刚刚制作UI界面转换成python代码 ?

6.5K20

10个实用数据可视化图表总结

用于深入了解数据一些独特数据可视化技术 可视化是一种方便观察数据方式,可以一目了然地了解数据块。我们经常使用柱状、直方图、饼、热、散点图、线状等。...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。...比例表示具有颜色变化数据数量。六边没有填充颜色,这意味着该区域没有数据点。 其他库, matplotlib、seaborn、bokeh(交互式绘图)也可用于绘制它。...6、线图改进版(Boxen plot) Boxenplot 是 seaborn 库引入一种新型线图。对于线图,是在四分位数上创建。但在 Boxenplot 中,数据被分成更多分位数。...sns.boxenplot(x=df["sepal_width"]) 上图显示了比线图更多盒。这是因为每个代表一个特定分位数。

2.3K50

我用PythonSeaborn库,绘制了15个超好看图表!

大家好,我是F~ Seaborn是一个基于Python语言数据可视化库,它能够创建高度吸引人可视化图表。...同时也保持着与Python生态系统高度兼容性,可以轻松集成到Python数据分析以及机器学习工作流程中。 今天,F就给大家介绍如何使用Seaborn制作15种不同类型可视化图表。...花瓣长度与物种间关系条形(基于鸢尾数据集)。 02. 散点图 散点图是由几个数据点组成。 使用x轴表示花瓣长度,y轴表示数据萼片长度,制作散点图。...线图 线图由一个和两个须状组成。 它表示四分位数范围(IQR),即第一和第三四分位数之间范围。中位数由框内直线表示。 晶须从盒子边缘延伸到最小值和最大值1.5倍IQR。...网格中每个都可以定制为不同类型,例如散点图、直方图或,具体取决于要可视化数据。 在这里,制作了每个物种花瓣长度图表。

49130

学会这7个绘图工具包,Matplotlib可视化也没那么难

Matplotlib是一个跨平台库,是根据数组中数据制作2D可视化分析工具。...Matplotlib提供了丰富数据绘图工具,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。...5 直方图 又称为盒须、盒式线图,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,也可以进行多组数据分布特征比较。...主要参数及说明如表7所示。 表7 主要参数及说明 ? 下面绘制代码清单6所示。...7 水平 组合 前面介绍都是在figure对象中创建单独图像,有时候我们需要在同一个画布中创建多个或者组合,此时可以用add_subplot创建一个或多个subplot来创建组合

2.8K30

Seaborn-让绘图变得有趣

只需一个命令就可以绘制漂亮,甚至可以制作多个。开始探索seaborn。随附GitHub存储库如下: https://github.com/kb22/Understanding-Seaborn?...然后了解了它们,发现它们是小提琴,与非常相似,并根据密度描绘了宽度以反映数据分布。在Seaborn中,创建小提琴只是一个命令。...该pandas数据中有一个调用函数corr()生成相关矩阵,当把它输入到seaborn热,得到了一个美丽。设置annot为True可确保相关性也用数字定义。...带群 将信息显示在单独四分位数和中位数中。与swarm重叠时,数据点会分布在其位置上,因此根本不会重叠。...(和群) 从上面的污点中,可以看到如何对中五个类别分别描述ocean_proximity。

3.6K20

Python数据分析-数据探索下

主题 数据探索 接着上一节内容~ 二、数据特征分析 5. 相关性分析 (1)直接描述散点图 从散点图可以比较直观地看书两个变量相关性。...(一般分为完全正线性相关、完全负线性相关、非线性相关、正线性相关、负线性相关、不相关) (2)绘制散点图矩阵 可对多个变量同时进行相关关系考察 (3)计算相关系数 这里相关系数有很多,Pearson...相关系数、spearman相关系数、判定系数等等 三、python主要数据探索函数 python中用数据探索库主要是pandas和matplotlib,而pandas提供大量函数,也作为重点来进行介绍...、‘g’为绿色、‘o’为圆圈、‘+’为加号标记、‘-’为实线、‘--’为虚线 (2)pie(),绘制饼,matplotlib/pandas (3)hist(),绘制二维条形直方图,matplotlib.../pandas (4)boxplot(),绘制样本数据,pandas (5)plot(logy=true),绘制y轴对数图形,pandas (6)plot(yerr=error),绘制误差条形

1.3K90

「R」ggplot2数据可视化

我们先了解下 ggplot2 格式与术语。 格式与术语 数据格式 对ggplot2来说,数据结构是一成不变:它要求是“”格式数据,而不是相反“宽格式”。...当数据格式时,每行表示一个条目。其所属分组不由它们在矩阵中位置决定,而是在一个单独列中指定。 术语 数据是我们想要可视化对象。它包含了若干变量,变量存储于数据每一列。...用几何函数指定类型 ggplot()函数指定要绘制数据源和变量,几何函数则指定这些变量如何在视觉上进行表示。目前,有37个几何函数可供使用。以下列出常用函数。...,5=破折号,6=双破折号) size 点尺寸和线宽度 shape 点形状(和pch一样,0=开放方形,1=开放圆形,2=开放三角,等等) position 绘制诸如条形和点等对象位置...singer_combine_fig.png 线图展示了在singer数据中每个音部25%,50%,75%分位数得分和任意异常值。

7.3K10

Matplotlib可视化没那么难:7种常用图表最全绘制攻略来了!

Matplotlib是一个跨平台库,是根据数组中数据制作2D可视化分析工具。...Matplotlib提供了丰富数据绘图工具,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。...▲5 直方图 06 又称为盒须、盒式线图,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,也可以进行多组数据分布特征比较。...主要参数及说明如下。...▲7 水平 07 组合 前面介绍都是在figure对象中创建单独图像,有时候我们需要在同一个画布中创建多个或者组合,此时可以用add_subplot创建一个或多个subplot来创建组合

6.2K31

检测9000类物体YOLO9000 更好 更快 更强

使用锚,准确度略降。YOLO对每幅仅预测98个建议,而用锚模型可预测上千个建议。无锚中间模型得69.5mAP和81%召回率;有锚模型得69.2mAP和88%召回率。...mAP略减,但召回率提高说明模型仍可能改进。 2.4 维度聚类 YOLO中用会碰到两个问题。...聚类中心与手动挑选明显不同,窄边界更多。 ? 比较表1中聚类策略最近先验与手动挑选平均IOU。5个先验中心(61%)与9个锚(60.9%)效果接近。...9个先验中心平均IOU高得多(67.2%)。 K-means生成边界有更好表示,任务更易学。 ? 2.5 直接预测位置 YOLO中用时遇到第2个问题:模型不稳定,尤其是早期迭代时。...带直接预测边界中心位置聚类相比带锚中心位置聚类提高近5%。 2.6 细粒度特征 更改后YOLO在13×13特征图上检测。大物体上检测充分,但物体可能需要更为细粒度特征。

1.7K40

独家 | Bamboolib:你所见过最有用Python库之一(附链接)

我看到对于时间紧迫的人或者不想为简单任务输入代码的人来说,它是多么方便。我还可以看到学习Python的人如何利用它。...例如,如果您想学习如何在Python中做一些事情,您可以使用Bamboolib,检查它生成代码,并从中学习。 不管怎样,让我们来探索一下如何使用它,你可以决定它是否对你有帮助。让我们开始吧!...我在这个博客中介绍了不同安装方法,展示了如何在安装Bamboolib之前创建一个环境。...只需搜索extract datatime属性,选择日期列,并选择要提取内容。 有多个选项供您选择。...您只需点击四次就创建了一个漂亮图表。() 或者你可以创建一个。过程是非常相似的。很简单! 有许多其他类型图表可供探索,但所有游戏数据集并不是创造图表最佳选择。

2.2K20

一文掌握小提琴所有画法

小提琴是通过使用密度曲线描述一组或多组数值数据分布。每条曲线宽度对应于各区域数据近似频率。...通常密度会随附一种叠加图表类型,,以提供一些其他数据信息,即矩形上下边框代表第一个和第三个四分位数,中间点是中位数。 小提琴可以用来观察数据分布情况,也可用于比较多个组之间分布。...ggstatsplot 首先向大家介绍一个编最喜欢小提琴绘图方法ggstatsplot包里ggbetweenstats,绘制是箱式和小提琴组合,而且自带统计分析。...#p值校正方法 notchwidth = 0.5, #对于有缺口,缺口相对于主体宽度(默认为0.5) linetype = "solid", title = "Fuel efficiency...这里小提琴和核密度组合。

2.5K31

50 个数据可视化图表

抖动(Jittering with stripplot) 通常,多个数据点具有完全相同 X 和 Y 值。结果,多个点绘制会重叠并隐藏。...这种经常用于探索性数据分析(EDA)。 7. 边缘(Marginal Boxplot) 边缘与边缘直方图具有相似的用途。...相关(Correllogram) 相关用于直观地查看给定数据(或二维数组)中所有可能数值变量对之间相关度量。 9....(Box Plot) 是一种可视化分布好方法,记住中位数、第 25 个第 45 个四分位数和异常值。但是,您需要注意解释可能会扭曲该组中包含点数大小。...包点+(Dot+Box Plot) 包点+(Dot+Box Plot)传达类似于分组信息。此外,这些点可以了解每组中有多少数据点。 28.

3.9K20

撬动地球需要一个杠杆,看懂图表需要一条参考线

今天要跟大家介绍一下图表中用作对比参考线制作技巧 ▽ 参考线能够更明显 突出真实值与目标值之间差距 今天要介绍两种参考线制作思路 散点图法——误差线法 ▌柱形图中参考线 散点图法: 首先用原数据做一个普通柱形...然后激活图表单击右键添加数据序列 将C列平均值序列加入图表 此时默认图表类型是簇状柱形 激活图表单击右键选择更改图表类型 找到刚才新添加序列(平均)名称 在类型列表中选择散点图 此时新序列就变成了散点图...选中散点图序列 单击右键设置数据序列格式 选择第一项填充线条 找到标记——数据标记选项 选择无 线条选择实线 修改颜色宽度 此时散点图标记点消失 剩下一条代表平均值直线 此时插入等腰三角(...都会随着平均值变化而变化 (这里说明一下,原数据区域平均值使用了均值函数,否则参考线是不会跟着变化) 如果你有多个目标需要比较也可以做成这样子 (再次添加辅助数据并更改为散点图) ▌误差线法 仍然是先做出一个普通柱形...最后就是酱紫 ▌条形参考线: 条形误差线稍微复杂那么一点点儿 需要用两列辅助数据 仍然是先用原始数据做一个普通条形 添加序列,将D列数据加入条形 此时整个条形默认是簇状条形 将新增数据序列更改为散点图

1K60

python数据可视化第三方库有哪些_数据可视化!看看程序员大佬都推荐几大Python库…

大家好,又见面了,我是你们朋友全栈君。 数据可视化是数据分析中极为重要部分,而数据可视化图表(条形,散点图,折线图,地理等)也是非常关键一环。...Matplotlib Matplotlib是Python数据可视化库和二维绘图库,它是Python社区中最流行,使用最广泛绘图库。它带有跨多个平台交互式环境。...Plotly提供了40多种独特图表类型,例如散点图,直方图,折线图,条形,饼,误差线,,多轴,迷你,树状,3-D图表等。Plotly还提供了等高线图,其中在其他数据可视化库中并不常见。...Seaborn具有各种面向数据绘图功能,可对其中具有整个数据数据和数组进行操作。它在内部执行必要统计汇总和映射功能,以创建用户所需信息。...发布者:全栈程序员栈,转载请注明出处:https://javaforall.cn/133928.html原文链接:https://javaforall.cn

2.7K10

R for data science (第一章) ②

使用ggplot2进行数据可视化② 添加其他变量一种方法是aesthetics。 另一种对分类变量特别有用方法是将绘图分割为多个,每个子显示一个数据子集。...Genometric Objects 两个包含相同x变量,相同y变量,并且都描述相同数据。 但情节并不完全相同。 每个使用不同可视对象来表示数据。...例如,条形使用条形,折线图使用线条使用格栅等。 散点图打破了这一趋势; 他们使用点geom。 如上所述,您可以使用不同geom来绘制相同数据。...如果这听起来很奇怪,我们可以通过在原始数据上叠加线条然后根据drv着色所有内容来使其更清晰。 请注意,此包含同一图表中两个geom!我们将很快学会如何在同一个地块中放置多个geoms。...许多geom,geom_smooth(),使用单个几何对象来显示多行数据。对于这些geoms,您可以将组审美设置为分类变量以绘制多个对象。 ggplot2将为分组变量每个唯一值绘制一个单独对象。

4.4K30
领券