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箱線圖，又稱箱形圖（boxplot）或盒式圖，不同於一般的折線圖、柱狀圖或餅圖等傳統圖表，只是資料大小、佔比、趨勢等等的呈現，其包含一些統計學的均值、分位數、極值等等統計量，因此，該圖資訊量較大，不僅能夠分析不同類別資料平均水平差異（需在箱線圖中加入均值點），還能揭示資料間離散程度、異常值、分佈差異等等。

在python中常用matplotlib的boxplot來繪製，最簡單繪製的如下：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
np.random.seed(2)  #設定隨機種子
df = pd.DataFrame(np.random.rand(5,4),
columns=['A', 'B', 'C', 'D'])#先生成0-1之間的5*4維度資料，再裝入4列DataFrame中
df.boxplot() #也可用plot.box()
plt.show()
 

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從圖形可以看出，A、B、C、D四組數A、D資料較集中（大部分在上下四分位箱體內），但都有異常值，C的離散程度最大（最大值與最小值之間距離），以均值為中心，B分佈都有明顯右偏（即較多的值分佈在均值的右側），A、C則有明顯左偏。

（2）
從分析的角度來說，上面boxplot最初始圖形已經夠用，但是在matplotlib庫下boxplot函式中包含n多引數，涉及到對框的顏色及形狀、線段線型、均值線、異常點的形狀大小等等設定，由於大多並不常用，用了幾個常用引數，作圖如下：

df.boxplot(sym='r*',vert=False,patch_artist=True,meanline=False,showmeans=True)
plt.show()
 

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其中，sym='r*',表示異常點的形狀，
vert=False，表示橫向還是豎向（True），,
patch_artist=True,（上下四分位框內是否填充，True為填充）
meanline=False,showmeans=True，是否有均值線及其形狀，meanline=True時，均值線也像中位數線一樣是條紅色線段，這樣容易與中位數線混淆。
另外，還有其他引數，比如notch表示中間箱體是否缺口，whis為設定資料的範圍，showcaps、showbox是否顯示邊框，可以參見
http://matplotlib.org/api/pyplot_api.html#matplotlib.pyplot.boxplot

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左上圖是預設圖形，中上、右上是顯示均值點及形狀，左下是是否顯示箱體邊框，中下是帶缺口的箱體，右下是是否顯示異常值。
（3）
前邊說過，很多引數使用很少，但對於圖形來說，可能還能用到的就是美化，比如各條線的顏色，粗細程度等等。這裡可用for迴圈來構造。

f=df.boxplot(sym='r*',patch_artist=True)
for box in f['boxes']:
    # 箱體邊框顏色
    box.set( color='#7570b3', linewidth=2)
    # 箱體內部填充顏色
    box.set( facecolor = '#1b9e77' )
for whisker in f['whiskers']:
    whisker.set(color='r', linewidth=2)
for cap in f['caps']:
    cap.set(color='g', linewidth=3)
for median in f['medians']:
    median.set(color='DarkBlue', linewidth=3)
for flier in f['fliers']:
    flier.set(marker='o', color='y', alpha=0.5)
plt.show()

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其中，boxes, 是25分位值和75分位值構成的box,
medians, 是中位值的橫線, 每個median是一個Line2D物件
whiskers, 是指從box 到error bar之間的豎線.
fliers, 是指error bar線之外的離散點.
caps, 是指error bar橫線.
means, 是均值的橫線,

（4）
還可以做子圖，如我們在最開始的DataFrame資料中加入分類資料列：

df['E'] = np.random.choice(['X', 'Y'], size=20)#加入以X、Y隨機分類的E列
print(df)
plt.figure()
df.boxplot(by='E')
plt.show()

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作者：博觀厚積
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來源：簡書