Python使用Pandas和Matplotlib按中值對箱形圖進(jìn)行排序
引言
箱形圖是可視化數(shù)據(jù)分布的強(qiáng)大工具，因?yàn)樗鼈兲峁┝藢?shù)據(jù)集內(nèi)的散布、四分位數(shù)和離群值的洞察。然而，當(dāng)處理多個組或類別時，通過特定的測量（如中位數(shù)）對箱形圖進(jìn)行排序可以提高清晰度并有助于揭示模式。在本文中，我們將探索如何在Python中使用Pandas和Matplotlib按中值對箱形圖進(jìn)行排序。
為什么按中位數(shù)對箱形圖排序？
箱形圖（或盒須圖）是一種基于五個關(guān)鍵統(tǒng)計數(shù)據(jù)顯示數(shù)據(jù)分布的標(biāo)準(zhǔn)化方法：
（最小值，最大值，Q1, Q2, Q3）
中心趨勢的代表：中位數(shù)是一組數(shù)據(jù)中位于中間位置的數(shù)值，它不受極端值的影響，因此是衡量數(shù)據(jù)集中趨勢的一個穩(wěn)健指標(biāo)。
抗干擾性：與平均數(shù)不同，中位數(shù)不受異常值或極端值的影響。在數(shù)據(jù)集中存在異常值時，中位數(shù)提供了一個更準(zhǔn)確的中心位置的度量。
易于比較：當(dāng)多個箱形圖并排放置時，通過中位數(shù)對它們進(jìn)行排序可以直觀地比較不同組或類別之間的中心趨勢。
視覺清晰：按中位數(shù)排序的箱形圖可以更清晰地展示數(shù)據(jù)的分布情況，特別是當(dāng)數(shù)據(jù)集之間的中位數(shù)差異較大時。
便于識別模式：排序后的箱形圖可以幫助觀察者識別數(shù)據(jù)中的模式或趨勢，比如哪些組的中位數(shù)更高或更低，以及數(shù)據(jù)的分散程度。
減少混淆：如果不按中位數(shù)排序，箱形圖可能會顯得雜亂無章，特別是當(dāng)有很多箱形圖需要比較時，按中位數(shù)排序有助于減少視覺上的混淆。
便于解讀：對于不熟悉統(tǒng)計數(shù)據(jù)的觀察者來說，按中位數(shù)排序的箱形圖更容易解讀，因?yàn)樗鼈冎庇^地展示了數(shù)據(jù)的中心位置和分布。
使用Python實(shí)現(xiàn)按中值對箱形圖排序
首先，確保安裝了所需的庫：pandas、matplotlib和seaborn。
您可以使用以下命令安裝它們：
pip install pandas matplotlib seaborn
安裝后，導(dǎo)入必要的庫：
import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns
讓我們創(chuàng)建一個樣本數(shù)據(jù)集，在其中我們將為不同的類別生成隨機(jī)數(shù)據(jù)：
# Creating a sample DataFrame
data = {
'Category': ['A', 'B', 'C', 'D', 'E'] * 10,
'Values': [10, 20, 15, 30, 25, 11, 18, 13, 35, 22, 9, 21, 14, 31, 23,
12, 19, 16, 28, 24, 8, 17, 14, 29, 26]
}
df = pd.DataFrame(data)
在這個數(shù)據(jù)集中，我們有一個表示不同類別的Category列和一個表示每個類別的數(shù)值的Values列。
步驟1：計算每個類別的中位數(shù)
對箱形圖進(jìn)行排序的第一步是計算每個類別的中值。我們將使用Pandas的groupby方法按類別對數(shù)據(jù)進(jìn)行分組，并計算每組的中位數(shù)：
# Compute the median for each category
category_median = df.groupby('Category')['Values'].median().reset_index()
# Sort the categories by the median
category_median_sorted = category_median.sort_values(by='Values')
這將為我們提供一個基于中值的分類DataFrame。
步驟2：按中位數(shù)對類別排序
為了以所需的順序可視化箱形圖，我們需要根據(jù)排序的中值對原始DataFrame中的類別進(jìn)行重新排序。我們可以通過將Category列轉(zhuǎn)換為分類類型并根據(jù)排序的中位數(shù)指定順序來實(shí)現(xiàn)這一點(diǎn)：
# Reorder the categories in the DataFrame based on the sorted median
df['Category'] = pd.Categorical(df['Category'],
categories=category_median_sorted['Category'],
ordered=True)
此步驟可確保箱形圖類別在繪制時遵循中位數(shù)的順序。
步驟3：創(chuàng)建排序箱形圖
現(xiàn)在我們已經(jīng)將類別按中值排序，我們可以使用seaborn創(chuàng)建箱形圖：
# Create the boxplot sorted by median
plt.figure(figsize=(8, 6))
sns.boxplot(x='Category', y='Values', data=df)
plt.title('Boxplot Sorted by Median Values')
plt.show()
在生成的箱形圖中：
- 這些框根據(jù)每個類別中數(shù)據(jù)的中值進(jìn)行排序。
- 每個框的中位數(shù)由框內(nèi)的線表示。
- 四分位距（IQR）由方框本身表示，而須線表示IQR的1.5倍內(nèi)的數(shù)據(jù)范圍。
完整代碼示例
按中值對類別進(jìn)行排序有助于更清楚地了解數(shù)據(jù)分布，并允許更好地比較類別之間的差異。
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
# Sample DataFrame
data = {
'Category': ['A', 'B', 'C', 'D', 'E'] * 5, # Changed from * 10 to * 5 to match the length of 'Values'
'Values': [10, 20, 15, 30, 25, 11, 18, 13, 35, 22, 9, 21, 14, 31, 23,
12, 19, 16, 28, 24, 8, 17, 14, 29, 26]
}
df = pd.DataFrame(data)
# Compute the median for each category and sort by the median
category_median = df.groupby('Category')['Values'].median().reset_index()
category_median_sorted = category_median.sort_values(by='Values')
# Reorder the categories in the DataFrame based on the sorted median
df['Category'] = pd.Categorical(df['Category'],
categories=category_median_sorted['Category'],
ordered=True)
# Create the boxplot sorted by median
plt.figure(figsize=(8, 6))
sns.boxplot(x='Category', y='Values', data=df)
plt.title('Boxplot Sorted by Median Values')
plt.show()
增強(qiáng)箱形圖可視化
1. 突出顯示中值
突出顯示箱形圖上的中值可用于強(qiáng)調(diào)排序標(biāo)準(zhǔn)。這可以通過將中值繪制為箱形圖上的點(diǎn)來完成：
# Plot the median values as red dots
medians = df.groupby('Category')['Values'].median()
for i in range(len(medians)):
plt.plot(i, medians[i], 'ro') # 'ro' is red color with circle marker
plt.title('Boxplot with Highlighted Median Values')
plt.show()
2. 處理中值中的關(guān)系
在某些情況下，多個類別可能具有相同的中值。默認(rèn)情況下，sort_values()按照它們在數(shù)據(jù)集中出現(xiàn)的順序排列它們。但是，您可以通過添加其他排序條件來自定義平局打破規(guī)則，例如中位數(shù)相同時按均值排序：
# Compute both median and mean to handle ties
category_stats = df.groupby('Category').agg({'Values': ['median', 'mean']}).reset_index()
category_stats.columns = ['Category', 'Median', 'Mean']
# Sort by median and then by mean in case of ties
category_stats_sorted = category_stats.sort_values(by=['Median', 'Mean'])
print(category_stats.columns)
輸出
Index(['Category', 'Median', 'Mean'], dtype='object')
總結(jié)
在Pandas中按中值對箱形圖進(jìn)行排序可以增強(qiáng)可視化的清晰度和可解釋性，特別是在處理多個類別時。通過遵循本文中概述的步驟，您可以輕松地計算中位數(shù)，重新排序類別，并使用Pandas和Seaborn創(chuàng)建排序箱形圖。
以上就是Python使用Pandas和Matplotlib按中值對箱形圖進(jìn)行排序的詳細(xì)內(nèi)容，更多關(guān)于Python Pandas和Matplotlib箱形圖排序的資料請關(guān)注腳本之家其它相關(guān)文章！
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