使用Python绘制箱线图并分析数据

在这篇博客中，我们将探讨如何使用Python中的pandas库和matplotlib库来绘制箱线图，并分析数据文件中的内容。箱线图是一种常用的图表类型，用于展示数据的分布情况及其统计特性，如中位数、四分位数和异常值。
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代码示例

以下是一个完整的代码示例，展示了如何读取数据文件并绘制箱线图：

import pandas as pd
import pylab as plt

# 读取数据文件并转置数据框
df = pd.read_csv('data9_5.txt', header=None).T

# 设置字体和大小
plt.rc('font', family='SimHei')
plt.rc('font', size=16)

# 绘制箱线图
plt.boxplot(df, labels=['甲班', '乙班'])

# 显示图像
plt.show()

数据：
链接：https://pan.baidu.com/s/1ug1bRyoIcMwJg9Bx_1DU3A?pwd=1234
提取码：1234

代码解释

导入库：
```
import pandas as pd
import pylab as plt
```
我们导入了pandas库来处理数据，并导入pylab作为绘图工具。
读取数据文件并转置数据框：
```
df = pd.read_csv('data9_5.txt', header=None).T
```
我们使用pandas的read_csv函数读取数据文件data9_5.txt，并将其存储在数据框df中。由于文件没有列标题，我们使用header=None参数。然后，我们使用T属性将数据框转置，以便更方便地处理数据。
设置字体和大小：
```
plt.rc('font', family='SimHei')
plt.rc('font', size=16)
```
我们使用rc函数设置字体为SimHei（黑体），并将字体大小设置为16，以确保图表中的中文标签能够正确显示。
绘制箱线图：
```
plt.boxplot(df, labels=['甲班', '乙班'])
```
我们使用boxplot函数绘制箱线图，并为每个数据集添加标签甲班和乙班。
显示图像：
```
plt.show()
```
最后，我们使用show函数显示绘制的箱线图。