如何在 Seaborn 手动订购箱线图？

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Seaborn 是一个用 Python 进行统计图形绘制的惊人可视化库。它提供了漂亮的默认样式和调色板，使统计图更有吸引力。它建立在 matplotlib 库的基础上，也与熊猫的数据结构紧密结合。 Seaborn 旨在使探索和理解数据的中心部分可视化。它提供了面向数据集的 API，因此我们可以在相同变量的不同视觉表示之间切换，以便更好地理解数据集。

箱线图是通过四分位数描绘数字数据组的视觉表示。Boxplot 也用于检测数据集中的异常值。它通过一个简单的方框和触须高效地捕获数据摘要，并允许我们轻松地跨组进行比较。Boxplot 使用第 25、50 和 75 个百分位数汇总样本数据。这些百分位数也被称为下四分位数、中位四分位数和上四分位数。

在本文中，我们将讨论如何手动订购 boxplot。

使用的数据集

下例中使用的数据集是https://www.kaggle.com/ranjeetjain3/seaborn-tips-dataset

逐步方法:

  • 导入库

Python 3

# import required modules
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
  • 加载数据集

Python 3

# load dataset
tips= sns.load_dataset('tips')

# display top most rows
tips.head()                     

输出:

  • 画出方框图。

Python 3

# illustrate box plot
fx = sns.boxplot(x='day', y='total_bill', data=tips, hue='sex', palette='Set2')

输出:

  • 使用海底绘制箱线图。请看上图的顺序和根据我们的需要设置顺序后的区别。调色板将改变图形的颜色(您也可以尝试设定 1 和设定 3

Python 3

# illustrating box plot with order
fx = sns.boxplot(x='day', y='total_bill', data=tips, order=[
                 'Sun', 'Sat', 'Fri', 'Thur'], hue='sex', palette='Set2')

输出:

  • 两张图一起:

以下是基于上述方法的完整程序:

例 1

Python 3

# import required modules
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

# load dataset
tips= sns.load_dataset('tips')

# display top most rows
tips.head()                     

# illustrating box plot with order
sns.boxplot(x='day', y='total_bill', data=tips, order=[
                 'Sun', 'Sat', 'Fri', 'Thur'], hue='sex', palette='Set2')

输出:

例 2

现在，使用不同的特征绘制箱线图。遵守下图中 x 轴上的顺序:

Python 3

# import required modules
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

# load dataset
tips = sns.load_dataset('tips')

# display top most rows
tips.head()

# plotting the boxplot taking time on x-axis
fx = sns.boxplot(x="time", y="total_bill", hue="smoker",
                 data=tips, palette="Set1")

# illustrating box plot with order
ax = sns.boxplot(x="time", y="total_bill", hue="smoker", order=['Dinner', 'Lunch'],
                 data=tips, palette="Set1")

输出:

  • 在-

  • 在-

这里我们已经手动订购了箱线图。

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