首先看一段例子：

import pandas as pd
from pandas import DataFrame,Series
df = DataFrame(np.random.randn(10, 2), columns=['Col1', 'Col2'])
boxplot=df.boxplot()

  

通过boxplot方法，我们直接得到了箱型图。

boxplot方法官方介绍如下：

DataFrame.boxplot(column=None, by=None, ax=None, fontsize=None, rot=0, grid=True, figsize=None, layout=None, return_type=None, **kwds)

方法说明

boxplot方法只是用于DataFrame，Series对象没有此方法

参数说明

column，默认为None，输入为str 或由str构成的list,其作用是指定要进行箱型图分析的列

by，默认为None，str or array-like，其作用为pandas的group by，通过指定by=‘columns’，可进行多组合箱型图分析

ax，matplotlib.axes.Axes的对象，没有太大作用

fontsize，箱型图坐标轴字体大小

rot，箱型图坐标轴旋转角度

grid，箱型图网格线是否显示

figsize，箱型图窗口尺寸大小

layout，必须配合by 一起使用，类似于subplot 的画布分区域功能

return_type，指定返回对象的类型，默认为None,可输入的参数为‘axes’,‘dict’,‘both’，当与by一起使用是，返回的对象为Series或array(for return_type = None)

箱型图返回结果说明：

当指定return_type=‘dict’时，其结果值为一个字典，字典索引为固定的'whiskers'、'caps'、'boxes'、'fliers'、'means'

boxplot=df.boxplot(return_type='dict')boxplot
Out[132]: 
{'whiskers': [<matplotlib.lines.Line2D at 0x26b61ec81d0>,<matplotlib.lines.Line2D at 0x26b61ec8668>,<matplotlib.lines.Line2D at 0x26b61ec6f98>,<matplotlib.lines.Line2D at 0x26b61b7d400>],'caps': [<matplotlib.lines.Line2D at 0x26b61ec8a90>,<matplotlib.lines.Line2D at 0x26b61ec8eb8>,<matplotlib.lines.Line2D at 0x26b61b7d828>,<matplotlib.lines.Line2D at 0x26b61b7dc50>],'boxes': [<matplotlib.lines.Line2D at 0x26b61ec8080>,<matplotlib.lines.Line2D at 0x26b61ec6b38>],'medians': [<matplotlib.lines.Line2D at 0x26b61ec6320>,<matplotlib.lines.Line2D at 0x26b61b560b8>],'fliers': [<matplotlib.lines.Line2D at 0x26b61ec6748>,<matplotlib.lines.Line2D at 0x26b61b564e0>],'means': []}

此时，通过指定索引值获取相应数据

boxplot['fliers'][1].get_xdata()
Out[137]: array([2.])boxplot['fliers'][1].get_ydata()
Out[138]: array([1.79881989])