一、概念介紹
箱型圖（box-plot)，又稱為箱線圖，盒型圖，盒須圖，在資料探索階段或者描述性分析程序中，我們常常用于展示多類連續型資料的數值分布情況，便于類間對比和快速識別例外值，
在一幅箱型圖中，一個連續數值序列構成一個盒子，如下所示，
每一個盒子主要展示的是資料的上四分位數Q1(25%)，中位數（50%)，下四分位數Q3（75%)，劃分例外值的界限我們稱為上下極限，其離Q1,Q3分別是1.5IQR（IQR=Q3-Q1，稱作四分位距）的距離，在上下極限之外的點，我們稱為例外點，例外值在不同場景中受到不同的重視，如果是要研究目標群體的薪資水平，我們常常關注中位數和IQR，而不關注例外值，
二、資料展示
借助爬蟲技術，我們在某個時間的boss直聘首頁隨機獲取了八個城市的三類檢索詞（資料分析師、資料挖掘工程師、演算法工程師）的職位發布資訊，一共得到的excel表如下所示，
每一個表內的資料如下：
（其中平均月薪的計算是簡單地通過區間中位數*薪期/12得到，如8k-10k*16薪，則平均月薪為12000.
三、資料匯入
只需要匯入每一個表格中的 職位名稱 和 平均月薪 列，
import pandas as pd
city8_fullname = ['北京','重慶','武漢','深圳','南京','廣州','成都','上海']
job_type = ['資料分析師','資料挖掘工程師','演算法工程師']
salary_dic = {}
for i in range(len(city8_fullname)):
df = pd.DataFrame(pd.read_excel('./Boss直聘資料-八個城市/Boss直聘-'+city8_fullname[i]+'.xls'))
salary_dic[city8_fullname[i]] = df[['職位名稱','平均月薪']]
salary_dic[city8_fullname[i]]['城市'] = pd.Series([city8_fullname[i]]*df.shape[0])
## 整合成畫圖需要的格式
salary = salary_dic[city8_fullname[0]]
for i in range(1,8):
salary = pd.concat([salary,salary_dic[city8_fullname[i]]],ignore_index="true")得到的資料結構為：
四、畫圖
這里，我們使用的是python語言，借助seaborn包完成，
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
# 中文與正負號顯示設定
plt.rcParams['font.sans-serif'] = 'Microsoft YaHei'
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
# Draw
plt.figure(figsize=(14,8), dpi= 100)
sns.boxplot(x='城市', y='平均月薪', data=salary, hue='職位名稱')
sns.stripplot(x='城市', y='平均月薪', data=salary, color='black', size=2, jitter=1)
for i in range(len(salary['城市'].unique())-1):
plt.vlines(i+.5, 10, 45, linestyles='solid', colors='gray', alpha=0.2)
plt.title('八大城市對口專業薪資分布', fontsize=20)
plt.legend(title='職位型別')
plt.xticks(fontsize=14)
plt.xlabel('城市',fontsize=16)
plt.ylabel('平均月薪',fontsize=16)
plt.yticks(fontsize=14)
plt.savefig(r'./繪圖結果/薪資-薪資分布-箱線圖.png')
sns.stripplot------用于畫分布散點圖（如果是大樣本的話不適用，但有一種一半密度一半箱型的類別，可以避免散點覆寫的情況 ）
plt.vlines-----畫輔助線
hue-----可以理解為有多少組，在這里相當于除去城市外的第二個維度的分類，
結果圖為：
上圖中，我們是在箱型圖的基礎上加了散點的，目的在于了解各城市薪資的數值集中分布情況，
如果對于色彩搭配有更多需求的小伙伴們，可以參考以下博客：
python畫圖常用顏色_guoxinian的專欄-CSDN博客_python 顏色
希望對您有所幫助~
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