Python 使用seaborn画箱型图

该代码段使用pandas和numpy读取多个Excel文件中的AOD和CDNC数据,然后利用seaborn和matplotlib创建箱型图展示不同月份的AOD分布。文件基于特定月份和MERRA2与MODIS数据的整合。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

import pandas as pd
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
import seaborn as sns
plt.rcParams.update({'font.size': 13})
#  解决中文乱码问题
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['KaiTi']
#  解决负号乱码问题
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
yuncanshu = "CDNC"
qirongjiaolist = ["all", "SO4", "SeaSalt", "OrgCarbon"]
wuliliang = "AOD"
qirongjiaonum = 0

months = 1
month = str(months)+"月"
shijian = str(months).zfill(2)+"月"
filename = r"E:\小范围目标区域\MERRA2和modis整合\\" + yuncanshu + "\\" + shijian + qirongjiaolist[
            qirongjiaonum] + "_" + wuliliang + "和" + yuncanshu + ".xls"
f = np.array(pd.read_excel(filename, header=None))
month1 = pd.DataFrame(f, columns=["CDNC", "AOD"]).assign(Trial=month)

months = 2
month = str(months)+"月"
shijian = str(months).zfill(2)+"月"
filename = r"E:\小范围目标区域\MERRA2和modis整合\\" + yuncanshu + "\\" + shijian + qirongjiaolist[
            qirongjiaonum] + "_" + wuliliang + "和" + yuncanshu + ".xls"
f = np.array(pd.read_excel(filename, header=None))
month2 = pd.DataFrame(f, columns=["CDNC", "AOD"]).assign(Trial=month)

months = 3
month = str(months)+"月"
shijian = str(months).zfill(2)+"月"
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