在探索数据集的内在模式和异常值时，箱线图（也称为箱须图）是一种强大的可视化工具。它基于五数概括（最小值、第一四分位数（Q1）、中位数、第三四分位数（Q3）和最大值）来总结一个或多个数据集。本文将讨论箱线图是什么、它们的组成部分、如何在Python中使用matplotlib创建它们，以及如何通过一个真实世界的数据集示例来解释它们。
中位数（Q2/50%分位数）：数据集中的中间值。
四分位数：数据集被分为四个相等的部分。第一四分位数（Q1）是25%分位数，第二四分位数（Q2）是50%分位数，第三四分位数（Q3）是75%分位数。
须（Whiskers）：这些线从四分位数延伸到数据集的其余部分，不包括异常值，通常表示第一和第三四分位数上下1.5倍的四分位距（IQR）。
异常值：须外的数据点被视为异常值，通常作为单独的点绘制。
为了更清晰的说明，可以查看下面附加的图像。
箱线图非常适合比较几个组或数据集之间的分布。它们对于可视化数据的扩散和偏斜以及识别异常值非常有用。箱线图可以用于连续和离散数据，使它们适用于各种应用。
在开始绘制之前，需要导入必要的库。matplotlib是将要使用的主库来绘制箱线图。此外，pandas将用于加载和操作数据。
使用pandas加载数据非常简单。无论数据是CSV、Excel文件还是其他格式，pandas都能处理。以下是如何从CSV文件加载数据的方法：
import pandas as pd
data = pd.read_csv('data.csv')
Matplotlib为绘制箱线图提供了基本的语法。
import matplotlib.pyplot as plt
plt.boxplot(data['column_name'])
可以以多种方式定制箱线图，使其更具信息量：
plt.boxplot(data['column_name'], colors='blue', labels=['Group 1'])
在分析箱线图时，关注以下几点：
中位数指示数据集的中间值。