Création de graphiques à boîtes horizontaux en Python : Guide complet

Introduction aux graphiques à boîtes

Les graphiques à boîtes, également connus sous le nom de boîtes à moustaches, sont un outil puissant pour visualiser la distribution d’une variable numérique. Ils fournissent une représentation graphique de la médiane, des quartiles, des valeurs extrêmes et éventuellement des valeurs aberrantes d’un ensemble de données.

Un graphique à boîtes est composé de plusieurs éléments :

• La boîte : Elle représente l’intervalle interquartile (IIQ), c’est-à-dire l’étendue entre le premier quartile (Q1, le 25e percentile) et le troisième quartile (Q3, le 75e percentile). La longueur de la boîte donne donc une idée de la dispersion des valeurs centrales de l’ensemble de données.

• La ligne à l’intérieur de la boîte : Elle représente la médiane (Q2, le 50e percentile) de l’ensemble de données.

• Les moustaches : Elles s’étendent depuis la boîte jusqu’aux valeurs minimale et maximale à l’intérieur des limites définies par Q1 – 1.5IIQ et Q3 + 1.5IIQ. Elles donnent une idée de la dispersion totale des données.

• Les points au-delà des moustaches : Ils représentent les valeurs aberrantes, c’est-à-dire les valeurs qui se situent en dehors des limites définies par les moustaches.

Les graphiques à boîtes sont particulièrement utiles pour comparer la distribution de plusieurs ensembles de données, car ils permettent de visualiser simultanément la médiane, la dispersion et les valeurs aberrantes de chaque ensemble de données. Ils sont couramment utilisés dans divers domaines, tels que la statistique, la recherche scientifique et l’analyse de données.

Pourquoi utiliser des graphiques à boîtes horizontaux

Les graphiques à boîtes horizontaux sont une variante des graphiques à boîtes traditionnels où les boîtes sont dessinées horizontalement plutôt que verticalement. Ils offrent plusieurs avantages qui peuvent les rendre préférables dans certaines situations :

• Meilleure utilisation de l’espace : Dans les graphiques à boîtes horizontaux, les étiquettes des catégories sont disposées horizontalement, ce qui peut faciliter leur lecture, surtout lorsque les noms des catégories sont longs ou nombreux.

• Comparaison facile : Les graphiques à boîtes horizontaux permettent de comparer facilement les distributions de plusieurs catégories. Comme nos yeux sont naturellement attirés par les différences de hauteur plutôt que de largeur, il peut être plus facile de comparer les médianes et les quartiles sur un graphique à boîtes horizontal.

• Adaptabilité : Les graphiques à boîtes horizontaux peuvent être particulièrement utiles lorsque vous travaillez avec un grand nombre de catégories ou lorsque les noms des catégories sont longs, car ils permettent d’utiliser efficacement l’espace disponible.

En somme, les graphiques à boîtes horizontaux sont un outil précieux pour l’analyse de données. Ils offrent une représentation visuelle claire et concise de la distribution des données, tout en facilitant la comparaison entre différentes catégories. Ils sont donc un excellent choix pour de nombreuses situations d’analyse de données.

Création d’un graphique à boîtes horizontal avec matplotlib

Matplotlib est une bibliothèque de visualisation de données en Python qui offre une grande flexibilité pour la création de graphiques de haute qualité. Voici comment vous pouvez créer un graphique à boîtes horizontal avec matplotlib :

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# Création de données aléatoires
np.random.seed(10)
data = [np.random.normal(0, std, 100) for std in range(1, 4)]

# Création du graphique à boîtes horizontal
fig, ax = plt.subplots()

# La fonction boxplot prend un argument supplémentaire pour créer un graphique à boîtes horizontal
ax.boxplot(data, vert=False)

# Ajout des étiquettes
ax.set_yticklabels(['x1', 'x2', 'x3'])

# Affichage du graphique
plt.show()

Dans ce code, nous générons trois ensembles de données avec des distributions normales et des écarts-types différents. Nous utilisons ensuite la fonction boxplot de matplotlib pour créer le graphique à boîtes. L’argument vert=False est utilisé pour dessiner les boîtes horizontalement. Enfin, nous utilisons set_yticklabels pour ajouter des étiquettes sur l’axe des y.

Ce code vous donnera un graphique à boîtes horizontal de base. Vous pouvez personnaliser davantage le graphique en modifiant les couleurs, en ajoutant des titres et des étiquettes d’axe, et en ajustant d’autres paramètres de style.

Création d’un graphique à boîtes horizontal avec seaborn

Seaborn est une autre bibliothèque de visualisation de données en Python qui est basée sur matplotlib. Elle offre une interface de haut niveau pour créer des graphiques statistiques attrayants. Voici comment vous pouvez créer un graphique à boîtes horizontal avec seaborn :

import seaborn as sns
import numpy as np
import pandas as pd

# Création de données aléatoires
np.random.seed(10)
data = pd.DataFrame(data = [np.random.normal(0, std, 100) for std in range(1, 4)]).T
data.columns = ['x1', 'x2', 'x3']

# Création du graphique à boîtes horizontal
sns.boxplot(data=data, orient='h')

# Affichage du graphique
plt.show()

Dans ce code, nous générons trois ensembles de données avec des distributions normales et des écarts-types différents, que nous stockons dans un DataFrame pandas. Nous utilisons ensuite la fonction boxplot de seaborn pour créer le graphique à boîtes. L’argument orient='h' est utilisé pour dessiner les boîtes horizontalement.

Ce code vous donnera un graphique à boîtes horizontal de base avec seaborn. Vous pouvez personnaliser davantage le graphique en modifiant les couleurs, en ajoutant des titres et des étiquettes d’axe, et en ajustant d’autres paramètres de style.

Interprétation d’un graphique à boîtes horizontal

Un graphique à boîtes horizontal, comme tout graphique à boîtes, est un outil de visualisation de données qui permet de comprendre la distribution d’une variable numérique. Voici comment interpréter un graphique à boîtes horizontal :

• La boîte : La boîte principale représente l’intervalle interquartile (IIQ), qui est l’étendue entre le premier quartile (Q1, le 25e percentile) et le troisième quartile (Q3, le 75e percentile). La longueur de la boîte donne une idée de la dispersion des valeurs centrales de l’ensemble de données.

• La ligne à l’intérieur de la boîte : Cette ligne représente la médiane (Q2, le 50e percentile) de l’ensemble de données. La médiane est la valeur qui divise l’ensemble de données en deux parties égales.

• Les moustaches : Les moustaches s’étendent depuis la boîte jusqu’aux valeurs minimale et maximale à l’intérieur des limites définies par Q1 – 1.5IIQ et Q3 + 1.5IIQ. Elles donnent une idée de la dispersion totale des données.

• Les points au-delà des moustaches : Ces points représentent les valeurs aberrantes, c’est-à-dire les valeurs qui se situent en dehors des limites définies par les moustaches.

En regardant un graphique à boîtes horizontal, vous pouvez rapidement comprendre la médiane, la dispersion et les valeurs aberrantes de chaque ensemble de données. De plus, en comparant plusieurs graphiques à boîtes horizontaux, vous pouvez comparer ces caractéristiques entre différents ensembles de données. Cela fait des graphiques à boîtes horizontaux un outil précieux pour l’analyse de données.

Cas d’utilisation des graphiques à boîtes horizontaux

Les graphiques à boîtes horizontaux sont largement utilisés dans divers domaines pour analyser et visualiser la distribution de données numériques. Voici quelques cas d’utilisation courants :

• Analyse statistique : Les graphiques à boîtes horizontaux sont souvent utilisés en statistique pour visualiser la distribution d’un ensemble de données. Ils permettent de voir rapidement la médiane, les quartiles, les valeurs extrêmes et les valeurs aberrantes.

• Comparaison de groupes : Les graphiques à boîtes horizontaux sont particulièrement utiles pour comparer la distribution de plusieurs groupes. Par exemple, ils peuvent être utilisés pour comparer les scores de différents groupes d’étudiants à un examen, ou les revenus de différents groupes démographiques.

• Détection d’anomalies : Les graphiques à boîtes horizontaux peuvent aider à détecter les valeurs aberrantes dans un ensemble de données. Les valeurs aberrantes sont représentées par des points au-delà des moustaches du graphique à boîtes.

• Visualisation de données : En raison de leur simplicité et de leur efficacité, les graphiques à boîtes horizontaux sont souvent utilisés dans la visualisation de données pour représenter la distribution de données numériques.

• Recherche scientifique : Dans la recherche scientifique, les graphiques à boîtes horizontaux peuvent être utilisés pour visualiser et comparer les résultats de différentes expériences ou études.

En somme, les graphiques à boîtes horizontaux sont un outil précieux pour l’analyse de données dans de nombreux domaines. Ils offrent une représentation visuelle claire et concise de la distribution des données, tout en facilitant la comparaison entre différents ensembles de données.