数据分析-Pandas两种分组箱线图比较

数据分析-Pandas两种分组箱线图比较

数据分析和处理中,难免会遇到各种数据,那么数据呈现怎样的规律呢?不管金融数据,风控数据,营销数据等等,莫不如此。如何通过图示展示数据的规律?

数据表,时间序列数据在数据分析建模中很常见,例如天气预报,空气状态监测,股票交易等金融场景。数据分析过程中重新调整,重塑数据表是很重要的技巧,此处选择Titanic数据,以及巴黎、伦敦欧洲城市空气质量监测 N O 2 NO_2 NO2数据作为样例。

数据分析

数据分析-Pandas如何转换产生新列

数据分析-Pandas如何统计数据概况

数据分析-Pandas如何轻松处理时间序列数据

数据分析-Pandas如何选择数据子集

数据分析-Pandas如何重塑数据表-CSDN博客

本文用到的样例数据:

Titanic数据

空气质量监测 N O 2 NO_2 NO2数据

样例代码:

源代码参考 Pandas如何重塑数据表

源代码参考 python数据分析-数据表读写到pandas

导入关键模块

python 复制代码
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

plt.close("all")

两种分组方法,实质上是比较的内容进行分组比较的两种思路。实际工作中很常见,特地摘出来,以飨读者。

一种分组箱线图例子

这种先把列分开,随后才按照数值g组进行分开 A,B。

先按照DataFrame的column分两个大图,再细分。

以下是调用的样例:

python 复制代码
np.random.seed(1234)

df_box = pd.DataFrame(np.random.randn(50, 2))
df_box["g"] = np.random.choice(["A", "B"], size=50)
df_box.loc[df_box["g"] == "B", 1] += 3

bp = df_box.boxplot(by="g")

plt.show()
plt.close("all")

另一种分组箱线图例子

这种先按照数值g组分开A,B,然后按照列分开。

先按照g组数值分开两个大图,再按照column细分。

例如:

python 复制代码
np.random.seed(1234)

df_box = pd.DataFrame(np.random.randn(50, 2))
df_box["g"] = np.random.choice(["A", "B"], size=50)
df_box.loc[df_box["g"] == "B", 1] += 3

bp = df_box.groupby("g").boxplot()

plt.show()
plt.close("all")

对照两种分组,可自行琢磨下。

以上代码只是一个简单示例,示例代码中的表达式可以根据实际问题进行修改。

后面介绍下其他的展示形式。

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End

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