10 ，盒图( 统计 ) boxplot ：单盒，多盒

1 ，盒图，意义 ： 中位数

1. 将数据排序 ： 从小到大排序
2. 取到 3 个值 ： 1/4 处，2/4 处 ，3/4 处
3. 1/2 处 ： 实际上就是中位数
4. 中位数 ：
   1 ，不是 ：数据最大值的一半
   2 ，而是 ：排名中间的那个位置的数据
   3 ，本质 ： 是排名，不是数据

2 ，盒图，单盒 ： boxplot

1. 目的 ： 泰坦尼克号，年龄统计
2. 代码 ：

if __name__ == '__main__':
    # 查看所有参数 ：
    # print(plt.rcParams.keys())
    # 通用设置 plt : 中文，正负号，宽度，颜色，样式
    plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
    plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
    plt.rcParams['lines.linewidth'] = 2
    plt.rcParams['lines.color'] = "red"
    plt.rcParams['lines.linestyle'] = "-"

    # 数据 ：
    data = pd.read_csv("titanic_train.csv")
    data = data["Age"].dropna()
    # 盒图 ：
    plt.boxplot(data,labels=["年龄01"])
    plt.xlabel("年龄盒图")

    # 全显示 ：
    plt.tight_layout()
    plt.show()

3. 结果 ：
   

3 ，盒图，多盒 ：

1. 目的 ： 不同仓位等级的平均年龄
2. 代码 ：

if __name__ == '__main__':
    # 查看所有参数 ：
    # print(plt.rcParams.keys())
    # 通用设置 plt : 中文，正负号，宽度，颜色，样式
    plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
    plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
    plt.rcParams['lines.linewidth'] = 2
    plt.rcParams['lines.color'] = "red"
    plt.rcParams['lines.linestyle'] = "-"

    # 数据 ： 714 条，186 + 173 + 355 = 174
    data = pd.read_csv("titanic_train.csv")
    data = data[["Pclass","Age"]].dropna()

    data01 = data[data["Pclass"]==1]["Age"]
    data02 = data[data["Pclass"]==2]["Age"]
    data03 = data[data["Pclass"]==3]["Age"]

    data_new = pd.DataFrame(columns=["Age01","Age02","Age03"])
    # data_new = pd.Series(data_new)
    data01 = data01.reset_index()["Age"]
    data02 = data02.reset_index()["Age"]
    data03 = data03.reset_index()["Age"]
    # 构造新的数据
    data_new["Age01"] = data01
    data_new["Age02"] = data02
    data_new["Age03"] = data03
    # 空值处理：填写均值
    #   38.233440860215055
    #   29.87763005780347
    #   25.14061971830986
    data_new["Age01"] = data_new["Age01"].fillna(data_new["Age01"].mean())
    data_new["Age02"] = data_new["Age02"].fillna(data_new["Age02"].mean())
    data_new["Age03"] = data_new["Age03"].fillna(data_new["Age03"].mean())
    print(data_new)

    # 画图 ： 盒图
    plt.boxplot(data_new.values,labels=["一等舱","二等舱","三等舱"])
    plt.xlabel("年龄盒图")

    # 全显示 ：
    plt.tight_layout()
    plt.show()

3. 结果 ：