pandas.core.groupby.DataFrameGroupBy.boxplot #

DataFrameGroupBy。箱线图（子图= True，列=无，字体大小=无， rot = 0，网格= True， ax =无， figsize =无，布局=无， sharex = False， sharey = True，后端=无， ** kwargs）[来源]＃

根据 DataFrameGroupBy 数据制作箱线图。

参数：

分组数据框

子图布尔

False- 不会使用任何子图
True- 为每个组创建一个子图。

列列名称或名称列表，或向量

可以是 groupby 的任何有效输入。

字体大小float 或 str

rot标签旋转角度

grid将其设置为 True 将显示网格

ax Matplotlib 轴对象，默认 None

Figsize一个元组（宽度，高度），以英寸为单位

布局元组（可选）

绘图的布局：（行、列）。

sharex布尔值，默认 False

x 轴是否在子图之间共享。

sharey bool, 默认 True

y 轴是否在子图之间共享。

后端str，默认无

要使用的后端而不是选项中指定的后端 plotting.backend。例如，“matplotlib”。或者，要plotting.backend为整个会话指定，请设置pd.options.plotting.backend。

**夸格

所有其他绘图关键字参数都会传递给 matplotlib 的 boxplot 函数。

返回：

键/值的字典 = 组键/DataFrame.boxplot 返回值
或 DataFrame.boxplot 在 subplots=figures=False 的情况下返回值

例子

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))  

../../_images/pandas-core-groupby-DataFrameGroupBy-boxplot-1.png

该subplots=False选项在单个图中显示箱线图。

>>> grouped.boxplot(subplots=False, rot=45, fontsize=12)  

../../_images/pandas-core-groupby-DataFrameGroupBy-boxplot-2.png