Erstellen eines Boxplots

Einführung in die Datenvisualisierung mit Seaborn

Content Team

DataCamp

Was ist ein Boxplot?

Zeigt die Verteilung quantitativer Daten
Median, Streuung, Schiefe und Ausreißer sehen
Erleichtert den Vergleich zwischen Gruppen

Boxplot der Gesamtrechnung nach Wochentag

¹ Waskom, M. L. (2021). seaborn: statistische Datenvisualisierung. https://seaborn.pydata.org/

Wie man einen Boxplot erstellt

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

g = sns.catplot(x="time", 
                y="total_bill",
                data=tips, 
                kind="box")

plt.show()

Boxplot der Gesamtrechnung nach Tageszeit

¹ Waskom, M. L. (2021). seaborn: statistische Datenvisualisierung. https://seaborn.pydata.org/

Reihenfolge der Kategorien ändern

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

g = sns.catplot(x="time", 
                y="total_bill",
                data=tips, 
                kind="box",
                order=["Dinner", 
                       "Lunch"])

plt.show()

Boxplot mit Abendessen vor Mittagessen

¹ Waskom, M. L. (2021). seaborn: statistische Datenvisualisierung. https://seaborn.pydata.org/

Ausreißer weglassen

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

g = sns.catplot(x="time", 
                y="total_bill",
                data=tips, 
                kind="box",
                showfliers=False)

plt.show()

Boxplot ohne Ausreißer

¹ Waskom, M. L. (2021). seaborn: statistische Datenvisualisierung. https://seaborn.pydata.org/

Whisker mit `whis` ändern

Standardmäßig reichen die Whisker bis 1,5 * IQR
Auf 2,0 * IQR erweitern: whis=2.0
1. und 95. Perzentil anzeigen: whis=[5, 95]
Min- und Max-Werte anzeigen: whis=[0, 100]

Whisker mit `whis` ändern

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

g = sns.catplot(x="time", 
                y="total_bill",
                data=tips, 
                kind="box",
                whis=[0, 100])

plt.show()

Boxplot mit Whiskern auf Min und Max gesetzt

¹ Waskom, M. L. (2021). seaborn: statistische Datenvisualisierung. https://seaborn.pydata.org/

Lass uns üben!

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