箱型图绘制过程中的python程序整理-2021/11/26

1.设置Matplotlib字体为黑体：

matplotlib.rcParams['font.family'] = 'SimHei'

2.按照某一列进行聚类，并提出某一类：
比如dataframe有一列为 [a,b,c,c,d,a,a,b,b]，按照a,b,c,d对该dataframe进行聚类，并提取a列：

list=np.array(df.loc[:,'abc'].unique() ##某一列unique
df_1=df.groupby([list]) ##按照list进行聚类
df_1.get_group('a')  ##提取a这一列

3.append（）合并dataframe，并不会将几个dataframe合并成一个二维数组，而是合并成一个多维数组；例：

a=[2344555]
b=[1244455]
c=[112233]
a.append(b)
a.append(c)
print(a)

输出结果：a:[2344555, [1244455], [112233]]

4.try expect 异常处理

try:
    <语句体>
except(ValueError):  #要捕捉的错误
    <出现错误之后执行的语句体>    #取出这5000米的最大SOH
    a.append(np.nan) #直接赋空值
  

5.求最大最小值和均值

max(dataframe[])
min(dataframe[])
dataframe[].mean()

6.matplotlib画水平线和竖线

plt.vlines(x,y_min,y_max)##输入x坐标值、y最小值、y最大值
plt.hlines(y,x_min,x_max)##输入y坐标值，最小x值和最大x值

7.绘制默认箱型图

plt.boxplot(x=data_all,  #用append填充的dataframe数组可直接扔进去
                patch_artist=True,  #是否自定义箱型图颜色？是
                labels=labels,      #x轴标签
                boxprops={'color': 'black', 'facecolor': '#9999ff'},  #设置箱体颜色和边线颜色

                # 中位数显示方案，线性及颜色
                # medianprops={'linestyle': '--', 'color': 'orange'},

                # 均值显示方案
                showmeans=True,    #显示均值点
                medianprops={'linestyle': ' ', 'color': 'orange'},  #将中位数线性设置为空格，间接让中位数不显示
                meanline=True,    #以线的形式还是点的形式显示均值点：是则为线
                meanprops={'linestyle': '--', 'color': 'orange'},   #设置均值点线性
                # meanprops={'marker': 'D', 'markerfacecolor': 'indianred'},  #以点显示均值时中位数形式设置

                #设置离群点
                showfliers=False,   #是否显示异常值点：否
                # flierprops = {'marker': 'o', 'markerfacecolor': 'red', 'color': 'black'},  #设置离群点样式

                #其他属性值设置
                # whis=5,   #设置上下异常边缘到四分位数的距离
                # notch = True,  #是否以凹凸形式显示中位数
                whiskerprops={'linestyle':' '},  #设置须的属性  以最大最小SOH为界时需设置为空格，不显示须
                capprops={'linestyle':' '}  #设置上下限的属性    以最大最小SOH为界时需设置为空格，不显示上下限

                )

8.设置x,y轴刻度的精度

    x_major_locator = plt.MultipleLocator(1)
    # # 把x轴的刻度间隔设置为1，并存在变量里
    y_major_locator = plt.MultipleLocator(2)
    #把x轴的刻度间隔设置为2，并存在变量里
    ax = plt.gca()
    # # ax为两条坐标轴的实例
    ax.xaxis.set_major_locator(x_major_locator)
    # # 把x轴的主刻度设置为1的倍数
    ax.yaxis.set_major_locator(y_major_locator)
    # # 把y轴的主刻度设置为2的倍数
   

9.将数据导出excel中的多个sheet

    data_excel['x_mile']=labels
    data_excel['x_max'] = data_all_max
    data_excel['x_min'] = data_all_min
    data_excel['x_mean'] = data_all_mean
    data_excel['x_a1']=data_all_a1
    data_excel['x_a2']=data_all_a2
    data_excel['num']=vehicle_model_code_list[i]
    data_excel['labels']=labels
    
    for i in np.arange(0,len(...))
	    sh = 'sheet{}'.format(i)
	    print(sh)
	    writer = pd.ExcelWriter('D:\电源系统-大数据\大数据\SOH箱型图/箱型图.xlsx',engine='openpyxl')
	    book= openpyxl.load_workbook(writer.path) #给出excel路径
	    writer.book=book
	    df = pd.DataFrame(data_excel)  # 假设这里每次更新不同的df
	    df.to_excel(writer, sheet_name=sh)  #将data_excel写入excel文件对应的sheet里，sheet是自动创建的
	    writer.save()
	    writer.close()

10.matplotlib绘制多个长方形

 ax = plt.gca()
 for n in np.arange(0,len(data_all_a1)):  #for循环绘制多个长方形
     ax.add_patch(plt.Rectangle(xy=(data_x[n], data_y[n]),##这里放入左下角的x和y值
                                       width=0.25, ##这里放入长方形的宽
                                       height=height[n],  ##这里放入长方形的高
                                       fill='blue',  #设置长方形填充颜色
                                       edgecolor='black',  #设置长方形边缘颜色
                                       linewidth=1))   #设置长方形边线宽度
     # plt.xlim(0, max(labels)+2 )
     # plt.ylim(min(data_all_min) - 10, max(data_all_max)+2)  ##这里可以设置一下x轴和y轴显示范围

 y_major_locator = plt.MultipleLocator(2)  
 ax.yaxis.set_major_locator(y_major_locator)  #设置y轴刻度为2
 plt.xticks(labels,rotation=60)  #设置x轴刻度及旋转
 fontsize = 15   
 plt.xlabel('labelx）',fontsize=fontsize)
 plt.ylabel('labely',fontsize=fontsize)
 plt.title('title',fontsize=fontsize)

 plt.show()