箱圖簡介
箱型圖是一種用作顯示一組資料分布情況的統計圖，因型狀如箱子而得名，
1977年由美國著名統計學家約翰·圖基（John Tukey）發明，它能顯示出一組資料的最大值、最小值、中位數及上下四分位數，
其中，中位數（50%），上四分位數（75%）和下四分位數（25%）都很好理解，
上邊緣和下邊緣的概念是不確定的，一般有以下幾種情況（不限于以下幾種情況）：
- 所有資料中的最大值和最小值
- 在[Q1-1.5IQR, Q3+1.5IQR]范圍里的極小值和極大值 （通常被稱為Tukey Boxplot）
- 在平均數的基礎上上下浮動一個標準差
- 第9百分位數，第91百分位數
- 第2百分位數，第98百分位數
- 等等，，，
至于例外值，也就是比上邊緣大，比下邊緣小的值，如果上下邊緣是左右資料中的最大值和最小值，那么就不會有例外值，
資料預處理中的箱圖
箱圖最大的優勢是以一種簡單的方式顯示了資料的分布情況，
而我們在資料預處理之前，整體上了解資料各個特征的分布情況是非常有必要的，通過箱圖，了解資料的質量，
比如：
- 偏離中間值的情況，看中位數的位置
- Q1和Q3之間資料的量，看箱體的長短
- 例外值多不多，偏離大不大，通過調整上下邊緣來查看
了解資料各個特征（也就是每列）的質量和分布情況，有助于后續決策如何清洗資料，如何選擇合適的演算法來分析不同的特征，
示例
最后，通過一個簡單的實體來演示如何通過箱圖來檢驗資料的情況的，
資料來源：國家統計局歷年糧食產量的統計資料，
?
資料比較多，這里為了演示，只取了3列來作圖，
中稻和一季晚稻單位面積產量(公斤/公頃)
亞麻單位面積產量(公斤/公頃)
其他谷物單位面積產量(公斤/公頃)
冬小麥單位面積產量(公斤/公頃)
雙季晚稻單位面積產量(公斤/公頃)
夏收糧食單位面積產量(公斤/公頃)
大豆單位面積產量(公斤/公頃)
大麥單位面積產量(公斤/公頃)
大麻單位面積產量(公斤/公頃)
小麥單位面積產量(公斤/公頃)
早稻單位面積產量(公斤/公頃)
春小麥單位面積產量(公斤/公頃)
棉花單位面積產量(公斤/公頃)
油料單位面積產量(公斤/公頃)
油菜籽單位面積產量(公斤/公頃)
煙葉單位面積產量(公斤/公頃)
烤煙單位面積產量(公斤/公頃)
玉米單位面積產量(公斤/公頃)
甘蔗單位面積產量(公斤/公頃)
甜選單位面積產量(公斤/公頃)
秋糧單位面積產量(公斤/公頃)
稻谷單位面積產量(公斤/公頃)
糧食單位面積產量(公斤/公頃)
糖料單位面積產量(公斤/公頃)
紅小豆單位面積產量(公斤/公頃)
綠豆單位面積產量(公斤/公頃)
胡麻籽單位面積產量(公斤/公頃)
芝麻單位面積產量(公斤/公頃)
花生單位面積產量(公斤/公頃)
苧麻單位面積產量(公斤/公頃)
葵花籽單位面積產量(公斤/公頃)
蔬選單位面積產量(公斤/公頃)
薯類單位面積產量(公斤/公頃)
谷子單位面積產量(公斤/公頃)
谷物單位面積產量(公斤/公頃)
豆類單位面積產量(公斤/公頃)
馬鈴薯單位面積產量(公斤/公頃)
高粱單位面積產量(公斤/公頃)
麻類單位面積產量(公斤/公頃)
黃紅麻單位面積產量(公斤/公頃)
前3列資料如下：
print(data)
?
根據3個特征箱圖如下：
box1, box2, box3 = data["中稻和一季晚稻單位面積產量(公斤/公頃)"], data["亞麻單位面積產量(公斤/公頃)"], data["其他谷物單位面積產量(公斤/公頃)"]
plt.title("sample for 箱圖")
labels = ["中稻和一季晚稻", "亞麻", "其他谷物"]
plt.boxplot([box1, box2, box3], labels=labels)
plt.show()
從圖中可以看出，其他谷物的資料分布比較平均，而中稻和一季晚稻的資料偏重于上半部，亞麻的資料沒有明顯的偏重，
此外，只有一個例外值（中稻和一季晚稻的零值資料），
?
箱圖的默認上下邊緣資料是 Q3 + whis(Q3-Q1) 和 Q1 - whis(Q3-Q1)，其中 whis = 1.5
我們可以通過調整 whis 的大小來調整上下邊緣的值，比如：
plt.boxplot([box1, box2, box3], labels=labels, whis=0.5)
這里 whis 設定為0.5，縮小了上下邊緣的間距，例外值就增多了，
總結
通過箱圖，可以直觀看出整個資料中各個特征的分布情況，
在資料預處理之前，用來了解收集資料的概況大有幫助，
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