### 使用Python Pandas读取Excel数据并绘制箱型图 要完成这一任务，可以按照以下方式操作： #### 数据准备 首先需要导入必要的库，并利用 `pandas` 的功能加载 Excel 文件的数据。 ```python import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns sns.set_style('whitegrid') # 设置绘图风格 ``` 接着使用 `pd.read_excel()` 函数读取 Excel 文件的内容。假设文件名为 `data.xlsx` 并位于当前工作目录下，则代码如下所示[^1]： ```python data = pd.read_excel('data.xlsx') print(data.head()) # 查看前几行数据以确认成功读取 ``` #### 绘制箱型图 一旦数据被正确载入内存中的 DataFrame 对象后，就可以调用 Matplotlib 或 Seaborn 提供的功能来生成箱型图。 ##### 方法一：基于 Matplotlib 的基本箱型图 如果只需要简单的箱型图展示数值分布情况而无需复杂定制化处理的话，那么可以直接采用 Matplotlib 库里的 boxplot 方法实现目标。 ```python plt.figure(figsize=(8, 6)) plt.boxplot(data['charges'], vert=False) # 假设 charges 是我们要分析的一列连续变量 plt.xlabel('Charges ($)') plt.title('Box Plot of Charges using Matplotlib') plt.show() ``` ##### 方法二：借助 Seaborn 实现更美观的增强版箱型图 (Boxen Plot) 为了获得更加精致且信息量更大的可视化效果，推荐选用 Seaborn 中专门设计用于表现大数据集内部结构细节的 **boxen plot** 功能模块。此类型的图表特别适合当样本数量较大时提供更为清晰直观的表现形式[^2]。 下面的例子展示了如何依据性别(sex)这个分类维度分别统计医疗费用(charges)，进而构建对应的纵向排列样式增强型箱线图(boxen plot)[^3]: ```python sns.boxenplot(x='sex', y='charges', data=data) plt.xlabel('Sex') plt.ylabel('Charges ($)') plt.title('Enhanced Box Plot by Gender Using Seaborn') plt.savefig('gender_charges_boxenplot.png', dpi=400) plt.show() ``` 以上就是完整的流程说明以及具体实施步骤介绍。通过上述方法即可轻松达成从本地存储设备上的 Excel 表格抓取所需资料再加以呈现的目的。 --- ###