简述：
盒图是在1977年由美国的统计学家约翰·图基(John Tukey)发明的。它由五个数值点组成：最小值(min)，下四分位数(Q1)，中位数(median)，上四分位数(Q3)，最大值(max)。也可以往盒图里面加入平均值(mean)。如下图。下四分位数、中位数、上四分位数组成一个“带有隔间的盒子”。上四分位数到最大值之间建立一条延伸线，这个延伸线成为“胡须(whisker)”。
由于现实数据中总是存在各式各样地“脏数据”，也成为“离群点”，于是为了不因这些少数的离群数据导致整体特征的偏移，将这些离群点单独汇出，而盒图中的胡须的两级修改成最小观测值与最大观测值。这里有个经验，就是最大(最小)观测值设置为与四分位数值间距离为1.5个IQR(中间四分位数极差)。即：
IQR = Q3-Q1，即上四分位数与下四分位数之间的差，也就是盒子的长度。
- 最小观测值为min = Q1 - 1.5*IQR，如果存在离群点小于最小观测值，则胡须下限为最小观测值，离群点单独以点汇出。如果没有比最小观测值小的数，则胡须下限为最小值。
- 最大观测值为max = Q3 -1.5*IQR，如果存在离群点大于最大观测值，则胡须上限为最大观测值，离群点单独以点汇出。如果没有比最大观测值大的数，则胡须上限为最大值。
通过盒图，在分析数据的时候，盒图能够有效地帮助我们识别数据的特征：
- 直观地识别数据集中的异常值(查看离群点)。
- 判断数据集的数据离散程度和偏向(观察盒子的长度，上下隔间的形状，以及胡须的长度)。
箱型图与3-sigma的搭配
通常，3-sigma经常用到异常值检测中，但是极容易受到个别异常值的影响，使得检测效果不好，因此，將3-sigma与箱型图结合，通过权重系数ratio合理分配两者的重要程度 ，可有效检测异常值，公式如下：
min = Q1 - 1.5*IQR
max = Q3 -1.5*IQR
ratio = 0.3
low = 3-sigma*ratio + min*(1-ratio)
hight = 3-sigma*ratio + max*(1-ratio)
seaborn(sns)调用举例：
当您使用Seaborn时，您可以使用库本身提供的内置数据集之一，也可以加载Pandas DataFrame。
要开始使用内置的Seaborn数据集，可以使用load_dataset（）函数。 要查看内置的所有数据集，请点击此处查看 https://github.com/mwaskom/seaborn-data 。
1、小费数据集
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
tips = pd.read_csv("../seaborn-data/tips.csv")
sns.violinplot(x="total_bill", data=tips)
plt.show()
2、鸢尾花卉数据集
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
iris = pd.read_csv("../ImportData/iris.csv") # iris = sns.load_dataset("iris")
sns.swarmplot(x="species", y="petal_length", data=iris)
plt.show()
3、泰坦尼克数据集
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
titanic = pd.read_csv("../seaborn-data/titanic.csv")
sns.factorplot("class", "survived", "sex", data=titanic, kind="bar", palette="muted", legend=True)
plt.show()
参考：
- https://www.jianshu.com/p/5ff47c7d0cc9
- https://www.cnblogs.com/space-place/p/7643480.html