1、箱型图构成

箱线图是由5部分组成，分别是最小值、中位数、最大值和两个四分位数。第一个”四分位数Q1“：又称下四分位数，等于该样本中所有数值由小到大排列后第25%的数字。中位数F：又称第二四分位数（Q2），又称“中位数”，等于该样本中所有数值由小到大排列后第50%的数字。第三四分位数：又称“上四分位数”，等于该样本中所有数值由小到大排列后第75%的数字。

 箱型图：又称为盒须图、盒式图、盒状图或箱线图，是一种用作显示一组数据分散情况资料的统计图
- 包含一组数据的：最大值、最小值、中位数、上四分位数（Q3）、下四分位数（Q1）、异常值
1.中位数 → 一组数据平均分成两份，中间的数
2.上四分位数Q1 → 是将序列平均分成四份，计算(n+1)/4与(n-1)/4两种，一般使用(n+1)/4
3.下四分位数Q3 → 是将序列平均分成四份，计算(1+n)/4*3=6.75
4.内限 → T形的盒须就是内限，最大值区间Q3+1.5IQR,最小值区间Q1-1.5IQR （IQR=Q3-Q1）
5.外限 → T形的盒须就是内限，最大值区间Q3+3IQR,最小值区间Q1-3IQR （IQR=Q3-Q1）
6.异常值 → 内限之外 - 中度异常，外限之外 - 极度异常

2、代码

fig,axes = plt.subplots(1,3,figsize = (10,4))
data.boxplot(column =['口味'], ax = axes[0])
data.boxplot(column = ['人均消费'] , ax = axes[1])
data.boxplot(column = ['性价比'] ,ax =axes[2])

 计算四分位数

q1 = data['口味'].quantile(q = 0.25)  # 下四分位数
q3 = data['口味'].quantile(q = 0.75)  # 上四分位数
q = q3 - q1  #四分位差