Boxplot

Category에 따른 특정 변수의 분포 차이를 보고 싶을 때 사용하는 plot이다.

hue 파라미터로 category의 hierarchy를 한 단계 더 줄 수 있다.

사용한 데이터

기본

import seaborn as sns

flierprops = {
    'marker': '.',
    'markersize': 3,
}

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111)

p = sns.boxplot(
	data=iris, x='target', y='sepal length (cm)',
	flierprops=flierprops, ax=ax
)
Python
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내부적으로 한 단계 더 비교하고 싶으면 hue 사용

import seaborn as sns

flierprops = {
    'marker': '.',
    'markersize': 3,
}

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111)

p = sns.boxplot(
    data=iris_full, x='target', y='sepal length (cm)',
		hue='condition',
    flierprops=flierprops, ax=ax
)

ax.legend(loc='center left', bbox_to_anchor=(1.01, 0.5))
Python
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•

Legend를 axis 밖으로 빼는 방법은 아래를 참조.

legend가 너무 크다 → bbox_to_anchor 로 밖으로 이동

hue 의 순서를 바꾸고 싶으면 hue_order 사용

import seaborn as sns

flierprops = {
    'marker': '.',
    'markersize': 3,
}

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111)

p = sns.boxplot(
    data=iris_full, x='target', y='sepal length (cm)',
    hue='condition', hue_order=['Bad', 'Good'],
    flierprops=flierprops, ax=ax
)

ax.legend(loc='center left', bbox_to_anchor=(1.01, 0.5))
Python
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Outlier를 나타내는 점 (flier)를 없애려면 showfliers=False

import seaborn as sns

flierprops = {
    'marker': '.',
    'markersize': 3,
}

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111)

p = sns.boxplot(
    data=iris_full, x='target', y='sepal length (cm)',
    hue='condition', hue_order=['Bad', 'Good'],
    showfliers=False,
    flierprops=flierprops, ax=ax
)

ax.legend(loc='center left', bbox_to_anchor=(1.01, 0.5))
Python
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