箱ひげ図の作成
箱ひげ図（ボックスプロット）は、データの分布についてさらに詳しい情報を示してくれます。分布の中央値、四分位範囲、そしてデータの約99%が収まると見込まれる範囲まで把握できます。この範囲を超える外れ値は特に目立つように表示されます。
この演習では、これまでヒストグラムやエラーバー付きの棒グラフで可視化してきたメダリストの身長データを使い、今度は箱ひげ図として可視化します。
引き続き mens_rowing と mens_gymnastics の DataFrame を使用できます。どちらの DataFrame にも "Height" という列があるので、これらを比較します。
この演習はコースの一部です
Matplotlib によるデータ可視化入門
演習の手順
- 左側に
"Height"のmens_rowing列、右側にmens_gymnasticsの列を含むボックスプロットを作成します。 - x軸のティックラベル:
"Rowing"と"Gymnastics"を追加します。 - y軸ラベルを追加:
"Height (cm)"。
実践的なインタラクティブ演習
このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。
fig, ax = plt.subplots()
# Add a boxplot for the "Height" column in the DataFrames
____
# Add x-axis tick labels:
____
# Add a y-axis label
____
plt.show()