Diagrama de caja usando Seaborn en Python

Seaborn es una increíble biblioteca de visualización para el trazado de gráficos estadísticos en Python. Proporciona hermosos estilos predeterminados y paletas de colores para hacer que los gráficos estadísticos sean más atractivos. Está construido sobre la biblioteca matplotlib y también está estrechamente integrado en las estructuras de datos de pandas.

diagrama de caja

Un diagrama de caja ayuda a mantener la distribución de datos cuantitativos de tal manera que facilita las comparaciones entre variables o entre niveles de una variable categórica. El cuerpo principal del diagrama de caja que muestra los cuartiles y los intervalos de confianza de la mediana, si están habilitados. Las medianas tienen líneas horizontales en la mediana de cada caja y, mientras que los bigotes tienen líneas verticales que se extienden hasta los extremos, los puntos de datos no atípicos y las tapas son las líneas horizontales en los extremos de los bigotes.
 

Sintaxis: seaborn.boxplot(x=Ninguno, y=Ninguno, hue=Ninguno, data=Ninguno, order=Ninguno, hue_order=Ninguno, orient=Ninguno, color=Ninguno, palette=Ninguno, saturación=0.75, ancho=0.8, dodge=True, fliersize=5, linewidth=Ninguno, whis=1.5, ax=Ninguno, **kwargs)

Parámetros:  
x, y, hue: Entradas para trazar datos de formato largo. 
datos: conjunto de datos para el trazado. Si x e y están ausentes, esto se interpreta como formato ancho. 
color: Color para todos los elementos.

Devoluciones: Devuelve el objeto Axes con la trama dibujada en él. 

Ejemplo 1: Visualización básica del conjunto de datos «fmri» usando violinplot() 

import seaborn
 
 
seaborn.set(style='whitegrid')
fmri = seaborn.load_dataset("fmri")
 
seaborn.boxplot(x="timepoint",
                y="signal",
                data=fmri)

Producción:

Ejemplo 2: Visualización básica del conjunto de datos de «consejos» usando boxplot() 

import seaborn
 
 
seaborn.set(style='whitegrid')
tip = seaborn.load_dataset('tips')
 
seaborn.boxplot(x='day', y='tip', data=tip)

Producción:
 

Agrupar variables en el diagrama de caja de Seaborn con diferentes atributos

1. Dibuje un solo diagrama de caja horizontal usando solo un eje:

Si usamos solo una variable de datos en lugar de dos variables de datos, significa que el eje denota cada una de estas variables de datos como un eje.

X denota un eje x e y denota un eje y.

Sintaxis: 

seaborn.boxplot(x)

# Python program to illustrate
# boxplot using inbuilt data-set
# given in seaborn
  
# importing the required module
import seaborn
 
# use to set style of background of plot
seaborn.set(style="whitegrid")
 
# loading data-set
tip = seaborn.load_dataset("tips")
 
seaborn.boxplot(x =tip['total_bill'])

Producción:

2. Dibuje un diagrama de caja horizontal:

En el ejemplo anterior, vemos cómo trazar un solo diagrama de caja horizontal y aquí podemos realizar múltiples diagramas de caja horizontales con el intercambio de la variable de datos con otro eje.

# Python program to illustrate
# boxplot using inbuilt data-set
# given in seaborn
  
# importing the required module
import seaborn
 
# use to set style of background of plot
seaborn.set(style="whitegrid")
 
# loading data-set
tip = seaborn.load_dataset("tips")
seaborn.boxplot(x ='tip', y ='day', data = tip)

Producción:

3. Usando el parámetro de tono:

Si bien los puntos se trazan en dos dimensiones, se puede agregar otra dimensión al gráfico coloreando los puntos de acuerdo con una tercera variable.

Sintaxis:

seaborn.boxplot(x, y, matiz, datos);

# Python program to illustrate
# boxplot using inbuilt data-set
# given in seaborn
  
# importing the required module
import seaborn
 
# use to set style of background of plot
seaborn.set(style="whitegrid")
 
# loading data-set
tip = seaborn.load_dataset("fmri")
 
seaborn.boxplot(x ="timepoint",
             y ="signal",
             hue ="region",
             data = fmri)

Producción:

4. Dibuje contornos alrededor de los puntos de datos utilizando el ancho de línea:

Ancho de las líneas grises que enmarcan los elementos de la trama. Cada vez que aumentamos el ancho de línea, el punto también aumentará automáticamente.

Sintaxis:

seaborn.boxplot(x, y, datos, ancho de línea)

# Python program to illustrate
# boxplot using inbuilt data-set
# given in seaborn
  
# importing the required module
import seaborn
 
# use to set style of background of plot
seaborn.set(style="whitegrid")
 
# loading data-set
tip = seaborn.load_dataset("tips")
seaborn.boxplot(x = 'day', y = 'tip',
                data = tip,
                linewidth=2.5)

Producción:

5. Dibuje cada nivel de la variable de matiz en diferentes ubicaciones en el eje categórico principal:

Cuando se utiliza el anidamiento de tonos, si se establece Dodge debe ser Verdadero, se separará el punto para diferentes niveles de tono a lo largo del eje categórico. Y Palette se usa para los diferentes niveles de la variable de matiz.

Sintaxis:

seaborn.boxplot(x, y, data, hue, palette, dodge)

# Python program to illustrate
# boxplot using inbuilt data-set
# given in seaborn
  
# importing the required module
import seaborn
 
# use to set style of background of plot
seaborn.set(style="whitegrid")
 
# loading data-set
tip = seaborn.load_dataset("tips")
seaborn.boxplot(x="day", y="total_bill",
                hue="smoker",
                data=tips, palette="Set2",
                dodge=True)

Producción:

Los valores posibles de la paleta son:

Acento, Accent_r, Blues, Blues_r, BrBG, BrBG_r, BuGn, BuGn_r, BuPu, BuPu_r, CMRmap, CMRmap_r, Dark2, Dark2_r,

GnBu, GnBu_r, Verdes, Verdes_r, Grises, Grises_r, OrRd, OrRd_r, Naranjas, Naranjas_r, PRGn, PRGn_r, Emparejado, Emparejado_r,

Pastel1, Pastel1_r, Pastel2, Pastel2_r, PiYG, PiYG_r, PuBu, PuBuGn, PuBuGn_r, PuBu_r, PuOr, PuOr_r, PuRd, PuRd_r,

Morados, Morados_r, RdBu, RdBu_r, RdGy, RdGy_r, RdPu, RdPu_r, RdYlBu, RdYlBu_r, RdYlGn, RdYlGn_r, Rojos, Reds_r, Set1,

Set1_r, Set2, Set2_r, Set3, Set3_r, espectral, espectral_r, Wistia, Wistia_r, YlGn, YlGnBu, YlGnBu_r, YlGn_r, YlOrBr,

YlOrBr_r, YlOrRd, YlOrRd_r, afmhot, afmhot_r, otoño, otoño_r, binario, binario_r, hueso, hueso_r, brg, brg_r, bwr, bwr_r,

cividis, cividis_r, guay, cool_r, coolwarm, coolwarm_r, cobre, cobre_r, cubehelix, cubehelix_r, bandera, flag_r, gist_earth,

gist_earth_r, gist_gray, gist_gray_r, gist_heat, gist_heat_r, gist_ncar, gist_ncar_r, gist_rainbow, gist_rainbow_r, gist_stern, 

6. Control de :

Cuando usamos orient como «h», entonces traza el it

seaborn.boxplot(datos, oriente)

# Python program to illustrate
# boxplot using inbuilt data-set
# given in seaborn
  
# importing the required module
import seaborn
 
# use to set style of background of plot
seaborn.set(style="whitegrid")
 
# loading data-set
tip = seaborn.load_dataset("tips")
seaborn.boxplot(data = tip,orient="h")

Producción:

Verifiquemos la orientación vertical:

seaborn.boxplot(data = tip,orient="v")

Producción:

7. Uso de atributos de color para Color para todos los elementos.:

# Python program to illustrate
# boxplot using inbuilt data-set
# given in seaborn
  
# importing the required module
import seaborn
 
# use to set style of background of plot
seaborn.set(style="whitegrid")
 
# loading data-set
tip = seaborn.load_dataset("tips")
seaborn.boxplot(x = 'day', y = 'tip', data = tip,color = "green")

Producción: