统计绘图：基于matplotlib包绘制箱图

本文介绍通过 pivot_table处理数据，boxplot绘制箱图。（代码见对应资源）

1 准备数据

在绘制任何图形前，数据的预处理是必需的，根据自身需求，对原始数据进行提炼和转换，是统计分析的基础。

这里我用到了 pivot_table函数。pivot_table是 Pandas库中的函数，用于创建透视表（Pivot Table）。透视表是一种在数据框（Dataframe）中对数据进行聚合和汇总的方式，常用于分析和总结数据。

2 绘制箱图

这里使用 matplotlib包的boxplot函数 进行绘制。

设置参数：

# 设置参数：是否显示离群值；离群值、中位数、平均数、上下边缘的属性
showfliers = True
flierprops = dict(marker='o', markerfacecolor='white', markersize=3, markeredgecolor='black')
medianprops = dict(linestyle='-', linewidth=1, color='orange')
meanlineprops = dict(linestyle='-', linewidth=1, color='green')
capprops = dict(linestyle='-', linewidth=1, color='black')

boxplot绘制箱图：

建议在每次图形输出前，添加以下代码，以防止内容重叠，提高图形的美观性：

fig.tight_layout()