Построение ящика с усами

Введение в визуализацию данных с помощью Seaborn

Content Team

DataCamp

Что такое ящик с усами?

Показывает распределение количественных данных
Отображает медиану, разброс, асимметрию и выбросы
Упрощает сравнение между группами

Ящик с усами для общего счёта по дням недели

¹ Waskom, M. L. (2021). seaborn: statistical data visualization. https://seaborn.pydata.org/

Как построить ящик с усами

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

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

plt.show()

Ящик с усами для общего счёта по времени суток

¹ Waskom, M. L. (2021). seaborn: statistical data visualization. https://seaborn.pydata.org/

Изменение порядка категорий

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()

Ящик с усами: ужин отображается перед обедом

¹ Waskom, M. L. (2021). seaborn: statistical data visualization. https://seaborn.pydata.org/

Исключение выбросов

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()

Ящик с усами без выбросов

¹ Waskom, M. L. (2021). seaborn: statistical data visualization. https://seaborn.pydata.org/

Настройка усов с помощью `whis`

По умолчанию усы простираются на 1,5 * межквартильный размах
Расширить до 2,0 * IQR: whis=2.0
Показать 5-й и 95-й процентили: whis=[5, 95]
Показать минимум и максимум: whis=[0, 100]

Настройка усов с помощью `whis`

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()

Ящик с усами, где усы задают минимум и максимум

¹ Waskom, M. L. (2021). seaborn: statistical data visualization. https://seaborn.pydata.org/

Давайте потренируемся!

Введение в визуализацию данных с помощью Seaborn