pandas 骚操作 —— 分组箱线图

最新推荐文章于 2025-03-23 00:15:00 发布
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#sns #pandas #分组 #箱线图

本文介绍了如何在数据分析中进行数据列的拼接，通过stack方法将列名转为索引，并对多级索引进行命名和次序交换。接着，展示了如何将索引转换为列，最后详细讲解了如何利用数据分组绘制箱线图，以直观展示数据分布情况，是数据处理和可视化的一个实用教程。
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数据分析-Pandas两种分组箱线图比较
Alex_StarSky的博客
03-07 1423
两种分组方法，实质上是比较的内容进行分组比较的两种思路。实际工作中很常见，特地摘出来，以飨读者。 数据分析和处理中，难免会遇到各种数据，那么数据呈现怎样的规律呢？不管金融数据，风控数据，营销数据等等，莫不如此。如何通过图示展示数据的规律？
数据分析-Pandas数据分组箱线图
Alex_StarSky的博客
03-06 1446
数据分析和处理中，难免会遇到各种数据，那么数据呈现怎样的规律呢？不管金融数据，风控数据，营销数据等等，莫不如此。如何通过图示展示数据的规律？
【python】pandas数据框分组绘制箱线图
weixin_43818123的博客
11-08 4407
return_type，指定返回对象的类型，默认为None,可输入的参数为‘axes’,‘dict’,‘both’，当与by一起使用是，返回的对象为Series或array(for return_type = None)by，默认为None，str or array-like，其作用为pandas的group by，通过指定by=‘columns’，可进行多组合箱型图分析。column，默认为None，输入为str 或由str构成的list,其作用是指定要进行箱型图分析的列。rot，箱型图坐标轴旋转角度。
Python pandas数据制作箱线图实例(matplotlib,seaborn)
爱吃干脆面的小潘
07-22 2万+
箱线图（Box-plot)是用来显示一组或多组数据分布特征的统计图。关于箱线图具体信息，可以参考箱线图详解 我们需要对以下数据中的charges值做出箱线图，并且按照不同性别分组展现。源数据下载 1、使用matplotlib的boxplot()函数制作箱线图 matplotlib中制作箱线图的函数为boxplot()。 import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']#解决中文乱码问题 plt.rc.
pandas数据处理实例(箱线图)
qq_44638724的博客
03-10 1442
因为要按月绘制图像，所以我们将月份和年份提取出来，作为时间标识。接下来就可以通过循环来绘制箱线图，其中需要注意的是，每个站点存在数据的月份可能不同，这时就可以通过已经提取出来的月份标识来识别包含数据的最大月份。绘制每个公司的月度箱线图（其中需要满足排放量>1），并给出简要的描述统计结果。通过读取站点名称，可以与数据集中的样本相对应，从而区别出不同站点的箱线图。将数据分为两个部分，一个是全体数据集data, 另一个是站点名称。
Python Pandas 箱线图的实现
09-19
### Python Pandas 箱线图的实现 在数据分析领域，箱线图（Box Plot）是一种用于展示数据分布情况的有效图形方法。它能够直观地显示数据的分散度、中心趋势等统计特征，并且能帮助识别异常值。在Python中，Pandas库...
Pandas数据处理——分组与聚合
但行好事，莫问前程
07-01 1283
星巴克零售店铺数据案例
python panda 库箱线图_Python Pandas 箱线图的实现
weixin_39962394的博客
02-09 185
各国家用户消费分布import numpy as npimport pandas as pdimport matplotlib.pyplot as pltdata = {'China': [1000, 1200, 1300, 1400, 1500, 1600, 1700, 1800, 1900, 2500],'America': [1200, 1300, 1400, 1500, 1600, 170...
分箱操作及数据的可视化柱形图（pandas）
Houser_ 的 博客
07-26 6908
数据结构如下： 代码如下： import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt data = pd.read_excel('ftx.xlsx') data = pd.DataFrame(data) a = data.query("年==2009&月 in (4,5,6) & 销售区域 in ('北京','上海','广...
seaborn和pandas绘制箱线图 boxplot
缘 源 园
03-02 1553
import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline # 用seaborn话race和gender的箱线图 ax = sns.boxplot(x='GENDER', y='BASE_SALARY', data=employee, hue='RACE', palette='Greys') #调色板 ax.figure.set_size_inches(14,4) # pan.
Python Pandas分组聚合的实现方法
09-19
主要介绍了Python Pandas分组聚合的实现方法，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
pandas 箱型图(boxplot)详解
热门推荐
walking_visitor的博客
10-17 5万+
首先看一段例子： import pandas as pd from pandas import DataFrame,Series df = DataFrame(np.random.randn(10, 2), columns=['Col1', 'Col2']) boxplot=df.boxplot()    通过boxplot方法，我们直接得到了箱型图。 boxplot方法官方介绍如下...
【Python】使用pandas/matplotlib画箱图
图挖掘领域，新晋砖家 ☞ 未来可期，欢迎和静静一起学习交流吖
06-30 3436
目录 1、动机 2、简介 定义 图解 图解2 四分位数的计算 3、使用 官方使用以及参数解释 举例1 举例2 4、参考 1、动机 因为最近论文有信息量很大的结果需要展示，如果用常用的折线图或者柱状图很难集中且全面的展示实验结果，于是准备先简单了解下。 2、简介 定义 箱线图，又称箱形图（boxplot）或盒式图或盒须图，是一种用作显示一组数据分散情况资料的统计图。不同于一般的折线图、柱状图或饼图等传统图表，只是数据大小、占比、趋势等等的呈现，其包含一些统计学的均值、分位数
【python】使用pandas dataframe.plot直接画箱图
lillianqdzpw
09-09 6104
dataframe.plot 修改参数设置 对特定图，有特定的模块与对应的参数，比如箱图参数y轴设置（x轴同理）
pandas作图_玩转pandas之按范围分组并作图
weixin_39888807的博客
01-02 2259
在做数据分析时，有时候我们想要把某个属性按范围分组，在对分组后对应的另一个属性做统计分析，比如求和，求平均等分析。例如下面的数据这里有A B两列数据，我们希望把A按范围分割成多组，比如0-10,10-20,20-50....如此等等，然后分别计算0-10，10-20....这个范围B列数据的和或者平均值,然后再画出直方图，我们该如何做呢？import pandas as pdimport nump...
Pandas - Groupby对多个值分组并绘图示例
python收藏家的博客
02-03 1171
在这个例子中，我们从seaborn库中获取一个数据集的“exercise.csv”文件，然后根据“time”列将“pulse”和“diet”两列分组在一起，形成groupby数据，最后可视化结果。在这个例子中，我们从seaborn库中获取数据集的“exercise.csv”文件，然后通过将“pulse”，“diet”和“time”三列分组在一起形成groupby数据，最后将结果可视化。本示例是对上述示例的修改，以实现更好的可视化。本示例是对上述示例的修改，以实现更好的可视化。
【Pandas】pandas Series plot.box
最新发布
weixin_39648905的博客
03-23 502
`pandas.Series.plot.box` 方法用于绘制箱线图（Box Plot）。箱线图可以直观地展示数据的分布情况，包括中位数、四分位数和异常值。
利用pandas进行数据分组及可视化
终焉_sync的博客
01-14 3万+
利用pandas进行数据分组及可视化 kaggle的Titanic数据集，给定了Titanic号邮轮的乘客的船舱等级（Pclass）、性别（Sex）、年龄（Age）、是否获救（Survived）等信息。希望能够用这些信息建立一个分类系统，来预测一个人是否会获救。 使用python，先导入numpy、pandas、matplotlib等库和数据train.csv impor
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