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数据制作框图。

参数

grouped分组数据帧

subplots布尔尔

False -不会使用任何次要情节
True -为每个组创建一个子图。

column列名或名称列表，或向量

可以是GROUPBY的任何有效输入。

fontsize整型或字符串

rot标签旋转角度

grid将其设置为True将显示格网

axMatplotlib轴对象，默认为无

figsize以英寸为单位的元组(宽、高)

layout元组(可选)

绘图布局：(行、列)。

sharex布尔值，默认为False

X轴是否将在子情节之间共享。

sharey布尔值，默认为True

Y轴是否会在子情节中共享。

backend字符串，默认为无

要使用的后端，而不是选项中指定的后端 plotting.backend 。例如，‘matplotlib’。或者，要指定 plotting.backend 对于整个会话，设置 pd.options.plotting.backend 。

1.0.0 新版功能.

**kwargs

要传递给matplotlib的boxlot函数的所有其他Ploting关键字参数。

退货

Dict of Key/Value=组密钥/DataFrame.boxlot返回值
或DataFrame.boxlot返回值(大小写子图=Figures=False

示例

您可以为分组的数据创建框图，并将其显示为单独的子图：

>>> 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

这个 subplots=False 选项在单个图形中显示框图。

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

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

pandas.core.groupby.DataFrameGroupBy.corrwith

重采样