箱ひげ図を使用して、Python Seabornのさまざまなカテゴリのデータを比較するにはどうすればよいですか？

Seabornライブラリは、データの視覚化に役立ちます。カスタマイズされたテーマと高レベルのインターフェースが付属しています。

散布図は、特定のカテゴリのデータ内の値の分布についてのみ通知するため、限られた情報しか提供しません。カテゴリ内に存在するデータを比較する場合は、別の手法を使用する必要があります。ここで箱ひげ図が登場します。これは、四分位数を使用してデータセット内のデータ分布を理解できる方法です。

ボックスから伸びる垂直線で構成されています。これらの拡張機能は、ひげとして知られています。これらのひげは、データが上位四分位数と下位四分位数の外側でどのように変化するかについて話します。これが、箱ひげ図がウィスカプロットとしても知られている理由です。

箱ひげ図関数の構文

seaborn.boxplot(x, y,data,…)

データの外れ値は、個々の点としてプロットされます。これが例です-

例

import pandas as pd
import seaborn as sb
from matplotlib import pyplot as plt
my_df = sb.load_dataset('iris')
sb.boxplot(x = "species", y = "petal_length", data = my_df)
plt.show()

出力

説明

• 必要なパッケージがインポートされます。
• 入力データは、scikitlearnライブラリから読み込まれる「iris_data」です。
• このデータはデータフレームに保存されます。
• 「load_dataset」関数は、虹彩データをロードするために使用されます。
• このデータは、「箱ひげ図」機能を使用して視覚化されます。
• ここでは、データフレームがパラメータとして提供されています。
• また、x値とy値が指定されます。
• このデータはコンソールに表示されます。