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)。
实例：
12位商学院毕业生月起薪的样本在这里按升序重复如下。
2710 2755 2850 | 2880 2880 2890 | 2920 2940 2950 | 3050 3130 3325
Q1 = 2865Q2 = 2905(中位数)Q3 = 3000
中位数是2 905，第一个四分位数Q1 = 2865，第三个四分位数Q3 = 3000。检查这些数据，最小值为2710，最大值为3325。因此，薪水数据的五数概括数据为2710、2865、2905、3000、3325。大约1／4或25％的观察值在五数概括的相邻两个数字之间。
箱线图是在五数概括的基础上对数据进行描述的图形方法。绘制箱线图的关键是计算中位数、四分位数Q1和Q3。也可以使用四分位数全距IQR = Q3 − Q1。图1是月起薪数据的箱线图。
绘制箱线图的步骤如下：
1．画一只箱子，箱子两端分别位于第一个和第三个四分位数上。对于薪水数据来说,Q1 = 2865以及Q3 = 3000。这个箱子包括中间50％的数据。
2．在箱子中位数(薪水数据是2905)的位置画一条垂直线。
3．用四分位数全距IQR = Q3 − Q1，确定限制线的位置。箱线图的上、下限制线分别在比Q1低1.5(IQR)和比Q3高1.5(IQR)的位置上。对于薪水数据来说，IQR = Q3 − Q1 = 3000 − 2865 = 135。因此，限制线的位置在2865 − 1.5(135) = 2662.5和3000 + 1.5(135) = 3202.5处。两条限制线以外的数据可以认为是异常值。
4．图1中的虚线称为触须线。触须线从箱子两端开始绘制，直至第3步中计算的限制线内的最小值和最大值。因此，薪水数据的触须线分别在2 710和3 130处结束。
5．最后，每个异常值的位置都用星号“*”表示出来。在图1中，我们可以看到一个异常值，即3325。
在图1中，我们画出了表示上下界限位置的直线。画这些线是为了说明如何计算薪水数据的限制线并标出其位置。虽然限制线通常要计算出来，但是在箱线图中一般并不标示出来。图2显示了薪水数据的常见箱线图的形状。
seaborn(sns)调用举例：
importseaborn as sns
sns.set_style("whitegrid")
tips= sns.load_dataset("tips")#绘制箱线图
ax = sns.boxplot(x=tips["total_bill"])#竖着放的箱线图，也就是将x换成y
ax = sns.boxplot(y=tips["total_bill"])
Ref:
1.盒图(boxplot): /norvid/articles/317235.html
2. 箱线图: /wiki/%E7%AE%B1%E7%BA%BF%E5%9B%BE#_ref-1
3. Seaborn(sns)官方文档学习笔记(第五章 分类数据的绘制) /p/27683042
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