《Python數(shù)據(jù)分析與挖掘?qū)崙?zhàn)》第三章書中代碼

            
              p = data.boxplot() #畫箱線圖，直接使用DataFrame的方法
x = p['fliers'][0].get_xdata() # 'flies'即為異常值的標(biāo)簽
y = p['fliers'][0].get_ydata()

            
          

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                  x = p['fliers'][0].get_xdata()
TypeError: 'AxesSubplot' object is not subscriptable

            
          

查看pandas文檔貼上原文和中文翻譯

return_type : {‘a(chǎn)xes’, ‘dict’, ‘both’} or None, default ‘a(chǎn)xes’ The
kind of object to return. The default is axes.

‘a(chǎn)xes’ returns the matplotlib axes the boxplot is drawn on.

‘dict’ returns a dictionary whose values are the matplotlib Lines of
the boxplot.

‘both’ returns a namedtuple with the axes and dict.

return_type ： {‘a(chǎn)xes’，‘dict’，‘both’}或None，默認(rèn)’axes’

要返回的那種對象。默認(rèn)是axes。

'axes’返回繪制boxplot的matplotlib軸。

'dict’返回一個字典，其值是boxplot的matplotlib行。

'both’返回一個帶有軸和dict的namedtuple。

將三個參數(shù)都試一遍

• return_type=‘a(chǎn)xes’，返回的是 AxesSubplot(0.125,0.11;0.775x0.77) ，應(yīng)該就是箱圖的軸對象
• return_type=“dict”，返回的是

            
              {'whiskers': [
              
                , 
                
                  ],
'caps': [
                  
                    , 
                    
                      ],
'boxes': [
                      
                        ], 
'medians': [
                        
                          ],
'fliers': [
                          
                            ], 
'means': []}

                          
                        
                      
                    
                  
                
              
            
          

字典里面就是組成箱圖的各個元素，其中 fliers 表示離散點，通過 p['fliers'][0] 獲取點坐標(biāo)

• return_type=“both”，返回的就是兩者結(jié)合

            
              Boxplot(ax=
              
                , 
lines={'whiskers': [
                
                  , 
                  
                    ],
       'caps': [
                    
                      , 
                      
                        ], 
       'boxes': [
                        
                          ],
       'medians': [
                          
                            ],
       'fliers': [
                            
                              ],
       'means': []})