首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

使用2个数据帧中的列制作盒图[python seaborn]

使用Python的Seaborn库可以很方便地制作盒图。盒图(Box Plot)是一种用于展示数据分布的统计图表,它展示了数据的中位数、上下四分位数、最大值和最小值等统计指标,帮助我们了解数据的离散程度和异常值情况。

下面是使用2个数据帧中的列制作盒图的步骤:

  1. 导入所需的库和模块:
代码语言:txt
复制
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
  1. 创建两个数据帧(DataFrame)并准备数据:
代码语言:txt
复制
import pandas as pd

# 创建数据帧1
df1 = pd.DataFrame({'Group': ['A', 'A', 'B', 'B', 'C', 'C'],
                    'Value': [1, 2, 3, 4, 5, 6]})

# 创建数据帧2
df2 = pd.DataFrame({'Group': ['A', 'A', 'B', 'B', 'C', 'C'],
                    'Value': [7, 8, 9, 10, 11, 12]})
  1. 合并两个数据帧:
代码语言:txt
复制
df = pd.concat([df1, df2])
  1. 使用Seaborn绘制盒图:
代码语言:txt
复制
sns.boxplot(x='Group', y='Value', data=df)
plt.show()

这段代码将会生成一个盒图,横轴表示数据的分组(Group),纵轴表示数据的值(Value),每个分组对应一个盒子,盒子的上边界表示上四分位数,下边界表示下四分位数,中间的线表示中位数,上下的线表示最大值和最小值,盒图可以帮助我们观察数据的分布情况和异常值。

关于Seaborn库的更多信息和使用方法,可以参考腾讯云的相关产品介绍链接地址:Seaborn产品介绍

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

matplotlib新姿势:让可视化图形动起来

通过一个例子展示这一功能用法,并介绍通过增强数据和高斯平滑,让动更美观技巧。 ?...美国过量服用海洛因致死数,使用seaborn创建 Pythonmatplotlib和seaborn是非常好用绘图库。但它们创建都是静态图像,难以通过动态、美观方式描述数据变化。...我最近为一部关于美国阿片样物质危机纪录片制作了一些动态图形,所以我会在这篇文章中使用相关数据。...我使用了之前编写辅助函数get_data取得海洛因服用过量数,并将其封装入一个两pandas DataFrame,一表示年份,一表示服用过量数。...这里i表示动画索引。你可以选择在i可见数据范围。之后我使用seaborn线图绘制选定数据。最后两行我调整了一些尺寸,使图形看起来更美观。

98820

matplotlib秘技:让可视化图形动起来

美国过量服用海洛因致死数,使用seaborn创建 Pythonmatplotlib和seaborn是非常好用绘图库。但它们创建都是静态图像,难以通过动态、美观方式描述数据变化。...如果你下一次演示或者下一篇博客文章,能用动态图形展示数据发展,该有多好?更妙是,你可以继续使用matplotlib、seaborn或者其他你喜欢用库。...我最近为一部关于美国阿片样物质危机纪录片制作了一些动态图形,所以我会在这篇文章中使用相关数据。...我使用了之前编写辅助函数get_data取得海洛因服用过量数,并将其封装入一个两pandas DataFrame,一表示年份,一表示服用过量数。...这里i表示动画索引。你可以选择在i可见数据范围。之后我使用seaborn线图绘制选定数据。最后两行我调整了一些尺寸,使图形看起来更美观。

1.3K20
  • 7 款 Python 数据图表工具比较

    首先,我们将要使用 matplotlib 这个工具,matplotlib 是一个相对底层 Python描点库,所以它比其他工具库要多敲一些命令来做出一个好看曲线。...正如我们看到,航空公司倾向于运行近距离短程航线,而不是远距离远程航线。 使用 seaborn 我们可以利用 seaborn 来做类似的描点,seaborn 是一个 Python 高级库。...要使用booked,我们需要先对数据进行预处理: ? 上面的代码会获取airline_route_lengths名字,然后添加到name列上,这里存贮着每个航空公司名字。...用 output_notebook 创建背景虚化,在 iPython notebook 里画出。然后,使用数据和特定序列制作条形。最后,显示功能会显示出该。...水平条形 Pygal 是一个能快速制作出有吸引力表格数据分析库。我们可以用它来按长度分解路由。首先把我们路由分成短、、长三个距离,并在 route_lengths 里计算出它们各占百分比。

    2.5K100

    seaborn介绍

    Seaborn是一个用Python制作统计图形库。它建立在matplotlib之上,并与pandas数据结构紧密集成。...我们应用默认默认seaborn主题,缩放和调色板。 这使用了matplotlib rcParam系统,并且会影响所有matplotlib外观,即使你没有用seaborn制作它们。..._images / introduction_21_0.png 级和轴级函数 这些工具如何运作?了解seaborn绘图功能之间主要区别非常重要。到目前为止所示所有都是用“图形级”功能制作。...可视化数据集结构 在seaborn还有另外两种图形级函数可用于使用多个图形进行可视化。它们各自面向照亮数据结构。一,jointplot()专注于单一关系: ?...例如,时间序列数据有时与每个时间点一起存储为同一观察单元一部分并出现在

    3.9K20

    10个Python数据可视化库来帮你!

    / 01 / matplotlib 两个直方图 matplotlib 是Python可视化程序库泰斗。经过十几年它任然是Python使用者最常用画图库。...Boken也支持数据流和实时数据。Bokeh为不同用户提供了三种控制水平。 最高控制水平用于快速制图,主要用于制作常用图像, 例如柱状,直方图。...Plotly 跟 Bokeh 一样致力于交互图表制作,但是它提供在别的库很难找到几种图表类型,比如等值线图,树形和三维图表。...你可以用它来制作多种地图,比如等值区域, 热度,点密度。 你必须安装 Pyglet (一个面向对象编程接口)来使用geoplotlib。...missingno 用图像方式让你能够快速评估数据缺失情况,而不是在数据表里面步履维艰。 你可以根据数据完整度对数据进行排序或过滤,或者根据热度或树状来考虑对数据进行修正。

    89420

    精选 10 款 Python 可视化工具

    1、matplotlib 两个直方图 matplotlib 是Python可视化程序库泰斗。经过十几年它任然是Python使用者最常用画图库。...,所以当你使用时候,最好将你数据读成 DataFrame。...Boken也支持数据流和实时数据。Bokeh为不同用户提供了三种控制水平。 最高控制水平用于快速制图,主要用于制作常用图像, 例如柱状,直方图。...Plotly 跟 Bokeh 一样致力于交互图表制作,但是它提供在别的库很难找到几种图表类型,比如等值线图,树形和三维图表。...你可以用它来制作多种地图,比如等值区域, 热度,点密度。 你必须安装 Pyglet (一个面向对象编程接口)来使用geoplotlib。

    1.3K20

    掌握这7种Python数据图表区别,你就是大牛数据分析师!

    = "\\N"] 这一行命令就确保了我们在 airline_id 这一只含有数值型数据制作柱状 现在我们理解了数据结构,我们可以进一步地开始描点来继续探索这个问题。...首先,我们将要使用 matplotlib 这个工具,matplotlib 是一个相对底层 Python描点库,所以它比其他工具库要多敲一些命令来做出一个好看曲线。...正如我们看到,航空公司倾向于运行近距离短程航线,而不是远距离远程航线。 使用 seaborn 我们可以利用 seaborn 来做类似的描点,seaborn 是一个 Python 高级库。...然后,使用数据和特定序列制作条形。最后,显示功能会显示出该。 这个实际上不是一个图像--它是一个 JavaScript 插件。因此,我们在下面展示是一幅屏幕截图,而不是真实表格。...这个看上去比默认 matplotlib 好多了。但是为了制作出这个,我们要写代码也多很多。因此,Pygal 可能比较适用于制作小型展示用图表。 散点图 在散点图里,我们能够纵向比较数据

    1.5K130

    万字长文 | 超全代码详解Python制作精美炫酷图表教程

    生活阶梯(幸福指数)与人均GDP(金钱)正相关正则 本文将探讨三种用Python可视化数据不同方法。...目录 · 我使用Python进行绘图经历 · 分布重要性 · 加载数据和包导入 · 迅速:使用Pandas进行基本绘图 · 美观:使用Seaborn进行高级绘图...人均GDP与生活阶梯关系,不同颜色表示不同大洲和人口规模 小提琴 小提琴结合了和核密度估计值。它作用类似于,显示了定量数据在分类变量之间分布,以便对这些分布进行比较。...小提琴在绘制大洲与生活阶梯关系时,用人均GDP平均值对数据进行分组。人均GDP越高,幸福指数就越高 配对 Seaborn配对是在一个大网格绘制双变量散点图所有组合。...Seaborn散点图网格,所有选定变量都分散在网格下半部分和上半部分,对角线包含Kde

    3.1K10

    手把手教你用Python和matplotlib制作GIF图表,学起来!

    今天分享一下如何让可视化秀起来:用 Python 和 matplotlib 制作 GIF 图表。...下图是我们制作一个动图示例: ? 有两点需要注意: 图表散点不会动,会动是直线。 X轴标题每一都在变化。...,可以用seaborn库,只需添加: import seaborn 那么就会得到下面这张GIF: ?...稍微提醒一下:虽然我们这里GIF只有10,图形内容也很简单,但每一仍有160k左右。因为GIF动使用压缩,所以这就让比较长GIF变得很大。...将帧数尽量减少,并且让每一图像再小一点(通过在matplotlib调整图形大小或DPI)能或多或少有助于缓解这个问题。

    1.8K30

    数据可视化(11)-Seaborn系列 | 小提琴violinplot()

    小提琴形(violin plot)作用与(box plot)和whidker plot作用类似,它显示了一个或多个分类变量几个级别的定量数据分布,我们可以通过观察来比较这些分布。...与不同,因为所有绘图组件都对应于实际数据点,小提琴形具有底层分布核密度估计。...: list、numpy数组、pandas long-form DataFrame wide-form DataFrame 在大多数情况下,可以使用numpy或Python对象, 但推荐使用pandas...实际内核大小将通过将比例因子乘以每个bin数据标准差来确定。 cut:float 以带宽大小为单位距离,用于将密度扩展到超过极端数据点。...如果宽度,每个小提琴将具有相同宽度 gridsize:int 用于计算核密度估计离散网格点数 inner:{'box','quartile','point','stick',None} 表示小提琴内部数据

    12.9K10

    python数据科学系列:seaborn入门详细教程

    导读 前期,分别对python数据分析三剑客进行了逐一详细入门介绍,今天推出系列第4篇教程:seaborn。...01 初始seaborn seabornpython一个可视化库,是对matplotlib进行二次封装而成,既然是基于matplotlib,所以seaborn很多图表接口和参数设置与其很是接近。...,用于添加多子行和)实现更多分类回归关系。...boxplot 箱线图,也叫,表达了各分类下数据4分位数和离群点信息,常用于查看数据异常值等。 ?...06 小结 最后简要总结seaborn制作可视化图表几个要点: 绝大多数绘图接口名字均为XXXXplot形式 绘图数据对象主要区分连续型数值变量和离散型分类数据 绘图接口中传参类型以pandas.dataframe

    13K68

    我用PythonSeaborn库,绘制了15个超好看图表!

    大家好,我是小F~ Seaborn是一个基于Python语言数据可视化库,它能够创建高度吸引人可视化图表。...同时也保持着与Python生态系统高度兼容性,可以轻松集成到Python数据分析以及机器学习工作流程。 今天,小F就给大家介绍如何使用Seaborn制作15种不同类型可视化图表。...花瓣长度与物种间关系条形(基于鸢尾数据集)。 02. 散点图 散点图是由几个数据点组成使用x轴表示花瓣长度,y轴表示数据萼片长度,制作散点图。...网格每个都可以定制为不同类型,例如散点图、直方图或箱形,具体取决于要可视化数据。 在这里,制作了每个物种花瓣长度图表。...在上面的图表,中间区域绘制了散点图,边侧则是密度。 15. 分类 cat(分类缩写)是Seaborn一种图表,可以用来可视化数据集中一个或多个分类变量与连续变量之间关系。

    65230

    Seaborn15种可视化图表详解

    在本文中,将介绍Seaborn最常用15个可视化图表 Seaborn是一个非常好用数据可视化库,它基于Matplotlib,并且提供了一个高级接口,使用非常见简单,生成图表也非常漂亮。...import seaborn as sns Seaborn提供了一些内置数据集,这里我们使用SeabornIris数据集。...它表示四分位数范围(IQR),即第一和第三四分位数之间范围。中位数由框内直线表示。须状边缘延伸到最小值和最大值1.5倍IQR。异常值是落在此范围之外任何数据点,并会单独显示出来。...cat(分类缩写)是Seaborn定制一种,它可以可视化数据集中一个或多个分类变量与连续变量之间关系。...对于任何使用Python处理数据的人来说都是一个非常好用工具,它易于使用,并且提供更美观图形使其成为探索和交流数据最佳选择。

    31921

    数据可视化干货:使用pandas和seaborn制作炫酷图表(附代码)

    导读:我们介绍过用matplotlib制作图表一些tips,感兴趣同学可以戳→纯干货:手把手教你用Python数据可视化(附代码)。matplotlib是一个相当底层工具。...你可以从其基本组件组装一个图表:数据显示(即绘图类型:线、条、框、散点图、轮廓等)、图例、标题、刻度标记和其他注释。 在pandas,我们可能有多个数据,并且带有行和标签。...▲9-18 每天派对数量百分比 你可以看到本数据集中派对数量在周末会增加。 对于在绘图前需要聚合或汇总数据使用seaborn包会使工作更为简单。...使用之前小费数据,我们可以使用Seriesplot.hist方法制作小费占总费用百分比直方图(见图9-21): In [92]: tips['tip_pct'].plot.hist(bins=50...▲9-24 seaborn回归/散点图 在探索性数据分析,能够查看一组变量所有散点图是有帮助; 这被称为成对或散点图矩阵。

    5.4K40

    Python 让图表动起来,居然这么简单

    Seaborn这类Python库可以画出很好看,但是这些只是静态,难以动态且美观地呈现数值变化。...要是在你下次演示、视频、社交媒体Po文里能用短视频呈现数据变化,是不是很赞呢?更棒是,你还是可以在你图表上用Matplotlib、Seaborn或者其他库!...Python 环境搭建以及神器推荐,果断转走! 我现在使用 get_data函数从表检索海洛因过量数据并放在有两Pandas DataFrame,一是年,一是过量死亡的人数。...这里 i表示动画中索引。使用这个索引可以选择应在此可见数据范围。然后我使用seaborn线图来绘制所选数据。最后两行代码只是为了让图表更美观。...动画能够正常运行但是感觉有点跳跃,所以我们需要在已有数据点之间增加更多数据点来使动画过渡平滑。于是我们使用另一个函数 augment。

    1.1K10

    Python自动化办公-玩转图表

    提起图表,你一定会想到 Excel 和 PPT 条形、饼状、柱状,除此之外,还有很多其他种类图表,比如折线图、热力图等等。...虽然图表比直接展示数据多了这么多优势,但是也存在一个问题,那就是使用 Excel 制作一张精美的图表,需要消耗大量时间。而且这些精美的图表,如果因为临时需要再加载新数据,又要重复花费时间来制作。...别担心,这些问题都可以通过 Python seaborn 或者 echarts 库来解决。...height = 2 #图标大小 ) plt.show() 代码逻辑: 第一部分,sns.load_dataset 加载数据源,数据源可以由二维元组组成类似 Excel 一样多行多数据数据第一行和第一会作为标题...pyecharts 数据格式,要基于不同图形类型,使用不同格式。但是一般情况下,是多行多组成类似 Excel 表格格式,这种格式在 Python 中一般使用嵌套元组形式进行保存。

    98750

    数据科学:是时候该用seaborn画图了

    matplotlib是python最常见绘图包,强大之处不言而喻。然而在数据科学领域,可视化库-Seaborn也是重量级存在。...话不多说,先来展示一下Seaborn风采: 热力图 小提琴 散点矩阵图 多元散点图 带边际分布Hexbin ---- 下面正式开始讲解如何使用Seaborn绘图 功能简介 Seaborn...控制线性回归不同因变量并进行参数估计与作图 对复杂数据进行易行整体结构可视化 对多表统计制作高度抽象并简化可视化过程 提供多个内建主题渲染 matplotlib 图像样式 提供调色板工具生动再现数据...安装Seaborn 安装最新版本Seaborn非常简单,使用pip命令即可: pip install seaborn Python版本:3.6.x Seaborn依赖库有:numpy、scipy、...箱 - boxplot()函数 箱形(Box-plot)又称为、盒式或箱线图,是一种用作显示一组数据分散情况资料统计

    1.2K20

    使用Seaborn和Pandas进行相关性检查

    让我们简单看看什么是相关性,以及如何使用数据集中找到强相关性。 什么是相关性 相关性是确定数据集中两个变量是否以任何方式相关一种方法。 相关有许多实际应用。...如果这种关系显示出很强相关性,我们需要检查数据以找出原因。 使用Python查找相关性 让我们看一个更大数据集,看看使用Python查找相关性有多容易。...使用core方法 使用Pandas core方法,我们可以看到数据中所有数值相关性。因为这是一个方法,我们所要做就是在DataFrame上调用它。返回值将是一个显示相关性数据。...但必须有一种更容易查看整个数据方法。 Seaborn为拯救而生 幸运是,seaborn给了我们快速生成热能力。...在几秒钟内,我们就可以看到输入数据相关性,并得到至少3个想法来探索。 结论 相关性有助于探索新数据集。通过使用seaborn,我们很容易看到最强相关性在哪里。

    1.9K20
    领券