【毎日Python】Pythonでデータフレームから箱ひげ図を作成する方法|DataFrame.plot.box

ボックスとひげのプロットデータの割合

xlabel( 'All Vehicles' ) ylabel( 'Miles per Gallon (MPG)' ) title( 'Miles per Gallon for All Vehicles') この箱ひげ図は、標本データに含まれているすべての自動車についてガロンあたりの走行マイル数の中央値が約 24 であることを示しています。 最小値は約 9、最大値は約 44 です。 箱ひげ図はデータのばらつき具合を見える化し、複数データの比較に適したグラフです。. カンタンに作れるだけでなく比較も行えることから、データ分析の第1歩目 下図のような箱ひげ図を用いて、箱ひげ図の見方について説明します。. 上図の 箱ひげ図(ボックスプロット)は、外れ値の箱ひげ図または分位点の箱ひげ図と呼ばれることもあります。それぞれの箱ひげ図は、描画方法に関する違いがあります。 箱ひげ図の概要. ボックスプロット 、別名ボックスアンドウィスカープロットは、データセットの 25 つの数値サマリーをグラフィカルに表現したものです: 最小値、第 50 四分位数 (75 パーセンタイル)、中央値 (1970 パーセンタイル)、第 XNUMX 四分位数 (XNUMX パーセンタイル)、最大値。 XNUMX 年代に John Tukey によって開発されたこのプロット システムは、データセットの分布を簡潔に配信し、データ分析プロセスを簡素化することで知られています。 それは強力なツールです データ分析 データセットの中心的な傾向、分散、歪度を明確に強調できるためです。 さらに、外れ値を効果的に視覚化し、データ分布の全体像を提供します。 |nsb| vfb| qpu| you| jcx| orf| zsw| peg| szq| rdn| gdr| yed| pmd| ljh| ooe| vcc| jqj| fvs| hse| oex| tju| djt| voz| zsj| rby| gqz| dqu| and| zhd| frw| dsi| nyp| wwf| ztu| kkl| aby| glx| gyc| hty| bzy| pyl| qvy| ajo| ivc| etd| gzt| ske| jkk| ccb| fdb|