在本实验中，你将学习如何使用 Pandas 库中的 boxplot() 方法从 DataFrame 列创建箱线图。箱线图，也称为盒须图，是一种图形表示方法，用于展示数据集的五数概括：最小值、第一四分位数、中位数、第三四分位数和最大值。
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首先，你需要导入必要的库。在本实验中，你将使用 Pandas 库。
import pandas as pd接下来，你将创建一个 DataFrame 用于操作。可以通过将字典或列表的列表传递给 pd.DataFrame() 函数来实现。在这个示例中，我们将创建一个包含学生不同科目成绩的 DataFrame。
df = pd.DataFrame([
['Abhishek', 75, 80, 90],
['Anurag', 80, 90, 95],
['Bavya', 80, 82, 85],
['Bavana', 95, 92, 92],
['Chetan', 85, 90, 89]
], columns=['Name', 'Maths', 'Science', 'Social'])现在，你可以使用 boxplot() 方法从 DataFrame 列生成箱线图。可以通过将列名作为列表传递给 column 参数来实现。例如，为 'Social' 列创建箱线图：
boxplot = df.boxplot(column=['Social'])boxplot() 方法返回一个 Axes 对象，如果需要，可以进一步自定义图表。
你可以通过使用 boxplot() 方法中的各种参数来自定义箱线图的外观。例如，可以使用 fontsize 参数调整刻度标签的字体大小，使用 rot 参数旋转标签，以及使用 grid 参数显示或隐藏网格。
boxplot = df.boxplot(column=['Social'], fontsize=12, rot=45, grid=True)如果你想比较不同组之间的数据，可以使用 by 参数根据特定列对数据进行分组。例如，为按 'DOB' 列分组的 'Social' 列创建箱线图：
boxplot = df.boxplot(column=['Social'], by='DOB')这将为 'DOB' 列中的每个值生成一个单独的箱线图。
在本实验中，你学习了如何使用 Pandas 库中的 boxplot() 方法从 DataFrame 列创建箱线图。你学习了如何自定义箱线图的外观，以及如何对数据进行分组以创建多个箱线图。箱线图是一种有用的可视化工具，用于理解数据的分布和变异性。它们提供了包含中位数、四分位数以及数据集中任何异常值等信息的视觉摘要。这有助于识别数据中的趋势、模式和异常。
