以年为组画temperature的boxplot

temp_15_df = df_15_oclock[["date", "temperature_2m", "Year"]]

以每年为分组，画boxplot。x轴是年份，y轴是temperature_2m

用matplotlib:

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 假设df_15_oclock是您已经加载的数据框
# temp_15_df = df_15_oclock[["date", "temperature_2m", "Year"]]

# 首先确保"Year"列是整数类型
temp_15_df['Year'] = temp_15_df['Year'].astype(int)

# 使用Pandas的groupby函数按"Year"分组，并计算每组的描述性统计数据
grouped = temp_15_df.groupby('Year')['temperature_2m']

# 绘制箱型图
plt.figure(figsize=(10, 6))  # 可以调整图形大小
for name, group in grouped:
    plt.boxplot(group, positions=[name], manage_xticks=False)  # 绘制每个年份的箱型图

# 设置x轴的刻度，使其显示年份
plt.xticks(range(temp_15_df['Year'].min(), temp_15_df['Year'].max() + 1))

# 添加标签和标题
plt.xlabel('Year')
plt.ylabel('Temperature (2m)')
plt.title('Boxplot of Temperature by Year')

# 显示图形
plt.show()

用seaborn:

import seaborn as sns

# 使用Seaborn绘制箱型图
sns.boxplot(x='Year', y='temperature_2m', data=temp_15_df)
plt.xlabel('Year')
plt.ylabel('Temperature (2m)')
plt.title('Boxplot of Temperature by Year')
plt.show()

加图像大小：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 假设df_15_oclock是您已经加载的数据框
# temp_15_df = df_15_oclock[["date", "temperature_2m", "Year"]]

# 确保'Year'列是整数类型
temp_15_df['Year'] = temp_15_df['Year'].astype(int)

# 使用Pandas的groupby函数按"Year"分组，并绘制箱型图
plt.figure(figsize=(12, 7))  # 设置图像大小为12x7英寸
temp_15_df.boxplot(column='temperature_2m', by='Year')

# 添加x轴和y轴的标签
plt.xlabel('Year')
plt.ylabel('Temperature (2m)')

# 添加标题
plt.title('Boxplot of Temperature by Year')

# 显示图形
plt.show()