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
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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
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
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：
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：
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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