Box Plot

Le Box Plot, ou boîte à moustaches, est un graphique statistique essentiel pour résumer la distribution d’une variable numérique en mettant en évidence sa dispersion, sa symétrie (ou non), et la présence de valeurs aberrantes.

Ce type de diagramme est largement utilisé car il fournit une vue synthétique des principales caractéristiques d’une distribution :

Médiane (ligne centrale)
Premier et troisième quartiles (Q1 et Q3), qui forment la boîte
Étendue interquartile (IQR) : mesure de la dispersion (Q3 − Q1)
« Moustaches » : limites des valeurs considérées comme non aberrantes
Points individuels au-delà des moustaches : identifiés comme outliers

Le Box Plot est particulièrement utile pour :

Comparer plusieurs distributions côte à côte (ex. selon des catégories)
Détecter des valeurs extrêmes
Évaluer la symétrie ou l’asymétrie d’une variable
Résumer visuellement une grande quantité de données numériques

Fonctions :

sns.boxplot()

La fonction sns.boxplot() permet de tracer un diagramme en boîte (boxplot), qui est un graphique statistique montrant la distribution d'un ensemble de données. Il présente la médiane, le premier et le troisième quartile, ainsi que les valeurs aberrantes potentielles sous forme de points.

Importation :

import seaborn as sns

Attributs :

Paramètre	Type	Description	Valeur par défaut
`data`	DataFrame	Le DataFrame contenant les données à visualiser.	`None`
`x`	str	Nom de la variable à afficher sur l'axe des x (catégories).	`None`
`y`	str	Nom de la variable à afficher sur l'axe des y (valeurs).	`None`
`hue`	str	Nom de la variable à utiliser pour colorer les boîtes par catégories.	`None`
`palette`	str / list	Palette de couleurs à utiliser pour les différentes catégories de la variable `hue`.	`None`
`width`	float	Largeur des boîtes (compris entre 0 et 1).	`0.8`
`fliersize`	float	Taille des points représentant les valeurs aberrantes.	`5`
`whis`	float or str	Définit les "moustaches" (les étendues des boîtes). Valeur par défaut : 1.5, ce qui signifie que les moustaches s'étendent jusqu'à 1.5 fois l'écart interquartile.	`1.5`
`orient`	str	Orientation du graphique. Options : `"v"` pour vertical, `"h"` pour horizontal.	`"v"`
`ax`	Axes	Axes de matplotlib sur lequel dessiner le graphique.	`None`

Exemple de code :

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

# Chargement du dataset "tips"
data = sns.load_dataset("tips")

# Tracer un boxplot pour la variable total_bill en fonction du jour
sns.boxplot(x="day", y="total_bill", data=data)

plt.show()

Explication du code :

import seaborn as sns importe la bibliothèque seaborn, utilisée pour la visualisation de données statistiques en Python.

import matplotlib.pyplot as plt importe la bibliothèque matplotlib.pyplot pour la création de graphiques.

Chargement du dataset "tips"

data = sns.load_dataset("tips") charge le dataset "tips", qui contient des informations sur les pourboires dans des restaurants, et l'assigne à la variable data.

Tracer un boxplot pour la variable 'total_bill' en fonction du jour

sns.boxplot(x="day", y="total_bill", data=data) trace un boxplot (boîte à moustaches) montrant la distribution des montants de l'addition ('total_bill') en fonction des jours de la semaine ('day'). Le boxplot permet de visualiser les médianes, les quartiles et les valeurs aberrantes.

Afficher le graphique

plt.show() affiche le graphique généré à l'écran.