Python 如何修复绘制箱线图？

我正在尝试绘制箱线图，但得到了一个“非类型属性错误”

求你了，我怎样才能解决这个问题

我的代码：

Failed = train_df['Fees'][train_df['Passedornot'] == 0]
Passed = train_df['Fees'][train_df['Passedornot'] ==1]


average_fees = DataFrame([mean(Passed), mean(Failed)])
std_fees = DataFrame([standard_deviation(Passed), standard_deviation(Failed)])
fig, axis4 = plt.subplots(1,1)
train_df['Fees'].plot(kind='hist', figsize=(15,5),bins=100, xlim=(0,30), ax=axis4)


fig, axis5 = plt.subplots(1,1)
average_fees.plot(kind='', legend=False, ax=axis5)

错误：

average_fees.plot(kind='bp', legend=False, ax=axis5)
AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'plot'

数据样本：

    Name        Sex     Age Score    Passedornot Fees
    Tim Cole    male    18   148          1       90
    Ellen James female  47   143          1       80
    Jerome Miles male   62   144          0       80
    Waltz Albert male   27   153          0       90

---

不确定那里发生了什么，但我认为你的

平均费用

不是一个合适的数据框架。此外，我的编译器还抱怨

kind='bp'

。这就是为什么社区总是要求一个功能齐全的工作示例的原因之一

以下是Python3的一个工作片段，运行在Jupyter笔记本中，用于保存到sample.txt文件中的您提供的数据片段：

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
train_df = pd.read_csv('sample.txt', sep='\t')
# train_df.head()
Failed = train_df['Fees'][train_df['Passedornot'] == 0]
Passed = train_df['Fees'][train_df['Passedornot'] == 1]
average_fees = pd.DataFrame([np.mean(Passed), np.mean(Failed)])
std_fees = pd.DataFrame([np.std(Passed), np.std(Failed)])

fig1, axis4 = plt.subplots(1,1)
n, bins, patches = plt.hist(train_df.Fees, 100, linewidth=1)
plt.axis([0, 100, 0, 3])
plt.show()

fig2, axis5 = plt.subplots(1,1)
# print(type(average_fees))
average_fees.boxplot(return_type='axes')

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不确定那里发生了什么，但我认为你的

平均费用

不是一个合适的数据框架。此外，我的编译器还抱怨

kind='bp'

。这就是为什么社区总是要求一个功能齐全的工作示例的原因之一

以下是Python3的一个工作片段，运行在Jupyter笔记本中，用于保存到sample.txt文件中的您提供的数据片段：

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
train_df = pd.read_csv('sample.txt', sep='\t')
# train_df.head()
Failed = train_df['Fees'][train_df['Passedornot'] == 0]
Passed = train_df['Fees'][train_df['Passedornot'] == 1]
average_fees = pd.DataFrame([np.mean(Passed), np.mean(Failed)])
std_fees = pd.DataFrame([np.std(Passed), np.std(Failed)])

fig1, axis4 = plt.subplots(1,1)
n, bins, patches = plt.hist(train_df.Fees, 100, linewidth=1)
plt.axis([0, 100, 0, 3])
plt.show()

fig2, axis5 = plt.subplots(1,1)
# print(type(average_fees))
average_fees.boxplot(return_type='axes')

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谢谢我本来打算创建函数的，但是这个效果要好得多。我能够得到一个箱线图，但这并没有将两个箱线图绘制为0和1，失败并通过了它们的标准偏差？有没有想过如何修改它来实现这一点？也许，您可以尝试类似于

train_df.boxplot（column='Fees'，by='passedorno'，return_type='axes'）

？您可以使用

by

选择选择数据所依据的标准。如果跳过

列=…

，它将显示包含数字数据的所有行的多个绘图。谢谢！我本来打算创建函数的，但是这个效果要好得多。我能够得到一个箱线图，但这并没有将两个箱线图绘制为0和1，失败并通过了它们的标准偏差？有没有想过如何修改它来实现这一点？也许，您可以尝试类似于

train_df.boxplot（column='Fees'，by='passedorno'，return_type='axes'）

？您可以使用

by

选择选择数据所依据的标准。如果跳过

列=…

，它将显示包含数字数据的所有行的多个绘图。