Boxplot, kategorilere ayrım için kullanılan arayüz. Yapay zeka alanında çokça kullanacağımız bir grafikleme şeklidir, outlier(aykırı değerler)'i rahat bir şekilde görebiliriz.

 Kullanılabilmesi için "Seaborn" kütüphanesinin içe aktarılması gerekmektedir.

import seaborn as sns

Söz dizimi: sns..boxplot(x=None, y=None, hue=None, data=None, order=None, hue_order=None, orient=None, color=None, palette=None, saturation=0.75, width=0.8, dodge=True, fliersize=5, linewidth=None, whis=1.5, ax=None, **kwargs)

• x, verideki sütun adını temsil eder.
• y, verideki sütun adını temsil eder.
• hue, x ve y datasını DataFrame'deki başka bir sütun ile karşılaştırmasını yapar.(Örn: hue=z sütunu)
• data, x ve y sütununun bağlı olduğu DataFrame'yi temsil etmektedir.(Örn: data=df). 
• palette, liste halinde renk seçimi.(Örn:2 sütun karşılaştırmasında palette=["b","r"] veya palette="Set2")
• color, kutuların renklendirmesi için kullanılır.

Örnek-1: "Tips" verisetini Boxplot kullanarak görselleştirelim.(Veri seti hikayesi: Garsonlar tarafından alınan bahşişlerin gün veya yemek öğününe göre değişimini anlatan 244 satırlık bir veri setidir. )

import seaborn as sns

df=sns.load_dataset("tips")
df.head()

Çıktı:

#kutuların sonunda gösterilen noktalar aykırı değerleri gösterir.
sns.boxplot(x="total_bill",y="time",palette="Set1",data=df) 

Çıktı:

sns.boxplot(x="time",y="total_bill",palette="Set2",hue="smoker",data=df)

Çıktı: