下面是关于“Pandas+Matplotlib 箱式图异常值分析示例”的完整攻略：
箱式图（Boxplot）
箱形图是数据可视化中的一种常用图表，它可以把数据分析的过程可视化。箱形图可以帮助我们更好地理解数据的分布情况，比如数据的中位数、上下四分位数，以及最大值和最小值等。箱形图中的异常值可以帮助我们找出数据中的异常情况。
箱形图通常由五条线段组成，它们表示数据的统计学特征：
- 上边缘：上四分位数+1.5倍的四分位距（上四分位数-Q1）
- 上四分位数
- 中位数 (二分位数)
- 下四分位数
- 下边缘：下四分位数-1.5倍的四分位距（Q3-下四分位数）
Pandas中的箱式图
Pandas是一个非常强大的数据分析库，Pandas中的DataFrame和Series提供了很多用于数据可视化的函数，其中就包括绘制箱式图的函数。下面是使用Pandas绘制箱式图的示例。
假设我们有一个data.csv文件，文件中包含了一些数值型的数据，我们可以使用Pandas将文件中的数据加载进来，并绘制箱式图：
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')
# 绘制箱式图
plt.boxplot(data.values, labels=data.columns)
plt.show()
在这个示例中，我们首先使用Pandas的read_csv()函数读取文件中的数据，并存储到data变量中。然后，我们使用boxplot()函数绘制箱式图，并传入数据参数和标签参数。最后，我们使用show()函数显示绘制的图表。
Matplotlib中的箱式图
Matplotlib是一个强大的Python可视化库，它提供了各种可视化函数，包括绘制箱式图的函数。下面是使用Matplotlib绘制箱式图的示例。
假设我们有一个列表 x，其中包含了一些数值型的数据，我们可以使用Matplotlib将数据绘制成箱式图：
import matplotlib.pyplot as plt
# 数据
x = [1, 2, 3, 4, 5, 6]
# 绘制箱式图
plt.boxplot(x)
# 显示图表
plt.show()
在这个示例中，我们首先创建了一个列表 x，包含了一些数值型的数据。然后，我们使用boxplot()函数绘制箱式图，传入数据参数即可绘制。最后，我们使用show()函数显示绘制的图表。
以上就是关于“Pandas+Matplotlib 箱式图异常值分析示例”的完整攻略，希望对您有所帮助。