Python Pyecharts绘制箱线图详解

更新时间：2022年03月28日 09:43:55 作者：渴望成为寂寞胜者

箱形图（Box-plot）又称为盒须图、盒式图或箱线图，是一种用作显示一组数据分散情况资料的统计图。因形状如箱子而得名。本文将通过Python Pyecharts来绘制一些箱线图，需要的可以参考一下

本篇博客只是单纯的记录一下自己学习Boxplot，没有过多的解释，官网：》》Boxplot

import seaborn as sns
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
plt.rcParams['font.sans-serif']=['Microsoft YaHei'] # 用来正常显示中文标签
plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False # 用来正常显示负号
from datetime import datetime
plt.figure(figsize=(16,10))
import pyecharts.options as opts
from pyecharts.charts import Line
from pyecharts.faker import Faker
from pyecharts.charts import Bar
import os
from pyecharts.options.global_options import ThemeType

cnboo=pd.read_excel("c.xls")

处理数据：

cnbotypegb=cnboo.groupby(['TYPE','SHOWYEAR'])['BO'].sum().replace()
cnbotypegbrst=cnbotypegb.reset_index().replace()

filmtype=cnbotypegbrst['TYPE'].unique()

对行标签和列标签进行转置：

cnbotypegbrst.T.index

cnbopvt=cnbotypegbrst.pivot(index='TYPE',
                           columns='SHOWYEAR',
                            values='BO'
                           )

cnbopvtv2=cnbopvt.iloc[:,2:].replace()
cnbopvtv2.index

cnbopvtv2=cnbopvtv2.fillna(0).replace()

xlist=cnbopvtv2.index.tolist()

xlist一共有12个，因此循环12次：

y_data=[]
for i in range(0,12):
    y_data.append(cnbopvtv2.iloc[i].tolist())

得到的y_data数据：

最后绘制图表：

import pyecharts.options as opts
from pyecharts.charts import Grid, Boxplot, Scatter

scatter_data = [650, 620, 720, 720, 950, 970]

box_plot = Boxplot({"Theme":ThemeType.ESSOS})

box_plot = (
    box_plot.add_xaxis(xaxis_data=xlist)
    .add_yaxis(series_name="", y_axis=box_plot.prepare_data(y_data))
    .set_global_opts(
        title_opts=opts.TitleOpts(
            pos_left="center", title="2009-2019中国电影票房分类箱型图"
        ),
        tooltip_opts=opts.TooltipOpts(trigger="item", axis_pointer_type="shadow"),
        xaxis_opts=opts.AxisOpts(
            type_="category",
            boundary_gap=True,
            splitarea_opts=opts.SplitAreaOpts(is_show=False),
            axislabel_opts=opts.LabelOpts(formatter="{value}"),
            splitline_opts=opts.SplitLineOpts(is_show=False),
        ),
        yaxis_opts=opts.AxisOpts(
            type_="value",
            name="票房（万元）",
            splitarea_opts=opts.SplitAreaOpts(
                is_show=True, areastyle_opts=opts.AreaStyleOpts(opacity=1)
            ),
        ),
    )
    .set_series_opts(tooltip_opts=opts.TooltipOpts(formatter="{a}: {c}"))
)# {a}:系列名称，{b}:数据名称，{c}:数值数组，{d}:无

scatter = (
    Scatter()
    .add_xaxis(xaxis_data=xlist)
    .add_yaxis(series_name="", y_axis=scatter_data)
    .set_global_opts(
        title_opts=opts.TitleOpts(
            pos_left="10%",
            pos_top="90%",
            title="upper: Q3 + 1.5 * IQR \nlower: Q1 - 1.5 * IQR",
            title_textstyle_opts=opts.TextStyleOpts(
                border_color="#999", border_width=1, font_size=14
            ),
        ),
        yaxis_opts=opts.AxisOpts(
            axislabel_opts=opts.LabelOpts(is_show=False),
            axistick_opts=opts.AxisTickOpts(is_show=False),
        ),
    )
)

grid = (
    Grid(init_opts=opts.InitOpts(width="600px", height="400px"))
    .add(
        box_plot,
        grid_opts=opts.GridOpts(pos_left="10%", pos_right="10%", pos_bottom="15%"),
    )
    .add(
        scatter,
        grid_opts=opts.GridOpts(pos_left="10%", pos_right="10%", pos_bottom="15%"),
    )
)
grid.render_notebook()

也可以直接使用下面的代码，简单的绘制一张图：

boxplot=(Boxplot()
        .add_xaxis(xlist)
        .add_yaxis("电影数据",y_data)
        )
boxplot.render_notebook()

以上就是Python Pyecharts绘制箱线图详解的详细内容，更多关于Python Pyecharts箱线图的资料请关注脚本之家其它相关文章！

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