pandas.core.groupby.DataFrameGroupBy.boxplot#
- DataFrameGroupBy.boxplot(subplots=True, column=None, fontsize=None, rot=0, grid=True, ax=None, figsize=None, layout=None, sharex=False, sharey=True, backend=None, **kwargs)[源代码]#
从 DataFrameGroupBy 数据制作箱线图。
- Parameters:
- grouped分组的 DataFrame
- subplotsbool
False- 不会使用子图True- 为每个组创建一个子图。
- column列名或列名列表，或向量
可以是任何有效的 groupby 输入。
- fontsize浮点数或字符串
- rot标签旋转角度
- grid将此设置为 True 将显示网格
- axMatplotlib 轴对象，默认为 None
- figsize元组 (宽度, 高度)，单位为英寸
- layout元组（可选）
图表的布局：(行, 列)。
- sharexbool，默认 False
x 轴是否将在子图之间共享。
- shareybool, default True
y 轴是否将在子图之间共享。
- backendstr，默认 None
用于替换选项
plotting.backend中指定的后端。例如，’matplotlib’。或者，要为整个会话指定plotting.backend，请设置pd.options.plotting.backend。- **kwargs
所有其他绘图关键字参数，将传递给 matplotlib 的 boxplot 函数。
- Returns:
- 键/值 = 组键/DataFrame.boxplot 返回值的字典
- 或者，当 subplots=figures=False 时，DataFrame.boxplot 返回值
Examples
您可以为分组数据创建箱线图，并将它们显示为单独的子图：
>>> import itertools >>> tuples = [t for t in itertools.product(range(1000), range(4))] >>> index = pd.MultiIndex.from_tuples(tuples, names=['lvl0', 'lvl1']) >>> data = np.random.randn(len(index), 4) >>> df = pd.DataFrame(data, columns=list('ABCD'), index=index) >>> grouped = df.groupby(level='lvl1') >>> grouped.boxplot(rot=45, fontsize=12, figsize=(8, 10))
subplots=False选项将箱线图显示在单个图形中。>>> grouped.boxplot(subplots=False, rot=45, fontsize=12)
