Como Selecionar Múltiplas Colunas em um DataFrame do Pandas

Os boxplots, também conhecidos como diagramas de caixa, são uma forma gráfica de representar a distribuição de um conjunto de dados. Eles são extremamente úteis para visualizar medidas de tendência central, dispersão e identificar valores discrepantes (outliers). Neste tutorial, vamos entender o que é um boxplot e como interpretá-lo.
Um boxplot é um gráfico que representa uma distribuição de valores através de seus quartis. O gráfico é composto por uma “caixa”, que contém a mediana (Q2 ou percentil 50) e os quartis Q3 (quartil superior ou percentil 75) e Q1 (quartil inferior ou percentil 25). Os extremos de um boxplot (“bigodes”) se estendem da caixa até os valores máximos e mínimos, excluindo outliers. Pontos que são considerados outliers são plotados como pontos individuais.
Para interpretar um boxplot, é importante entender seus componentes:
Vamos considerar um exemplo de boxplot para a interpretação:
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
# Dados fictícios
dados = [10, 14, 19, 20, 25, 30, 34, 36, 40, 45, 70]
# Criando o boxplot
sns.boxplot(dados)
plt.title('Exemplo de Boxplot')
plt.show()
TestarNeste boxplot, você pode ver a mediana como uma linha dentro da caixa. O quartil inferior e superior são as bordas da caixa. Os bigodes se estendem até os valores máximos e mínimos que não são considerados outliers. Veja que o valor 70 foi considerado um outlier, sendo representados como pontos além dos bigodes.
Boxplots são ferramentas poderosas para análise exploratória de dados, pois fornecem uma visualização rica em informações sobre a distribuição dos dados. Eles são especialmente úteis para comparar distribuições entre vários grupos ou conjuntos de dados. Ao entender como interpretar um boxplot, você pode rapidamente identificar a mediana, a dispersão e possíveis outliers em seus dados.
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