[Dúvida] Boxplot

Oi William, tudo bem?

Esse aviso que você viu é um FutureWarning do pandas. Ele acontece porque quando usamos funções como quantile() e median() em um DataFrame, o retorno é uma Series, e o matplotlib precisa converter para float. Essa conversão automática vai deixar de existir em versões futuras, por isso o aviso aparece.

Para resolver e evitar o warning, basta acessar diretamente a coluna desejada, garantindo que o retorno seja um número (escalar). Podemos trocar as linhas das anotações por algo assim:

ax.annotate("1º Quartil / 25%", xy=(0.4, vol_amaciante["Volume"].quantile(.25)), ...)
ax.annotate("2º Quartil / Mediana", xy=(0.4, vol_amaciante["Volume"].median()), ...)
ax.annotate("3º Quartil / 75%", xy=(0.4, vol_amaciante["Volume"].quantile(.75)), ...)

Abaixo deixo o código completo:

## Configurando o gráfico com parâmetros que potencializam a visualização dos dados

# Importando as bibliotecas
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.patches import Ellipse
import seaborn as sns

# Área do gráfico e tema da visualização
fig, ax = plt.subplots(figsize=(6,8))
sns.set_theme(style="white")

# Gerando o boxplot
ax = sns.boxplot(data = vol_amaciante, y = "Volume", orient = "v", color = AZUL2)

## Personalizando o gráfico
plt.suptitle('Boxplot do volume do amaciante', size=18, color=CINZA1, ha = 'right', x = 0.81, y = 0.97)
plt.title('para uma amostra de 1000 unidades', fontsize=14, color=CINZA2, pad = 15, loc = "left")
ax.set_xlabel('')
ax.set_ylabel('Volume (ml)', fontsize = 14)
ax.yaxis.set_tick_params(labelsize=12, labelcolor = CINZA2)
sns.despine(bottom=True)

# Gerando outros elementos visuais (elipses dos outliers)
y_min, y_max = ax.get_ybound()
outlier_sup = Ellipse((0, y_max - 0.27), width = 0.1, height = 0.46, color=VERMELHO1, fill=False)
outlier_inf = Ellipse((0, y_min + 0.4), width = 0.1, height = 0.6, color=VERMELHO1, fill=False)
ax.add_patch(outlier_sup)
ax.add_patch(outlier_inf)

# Adicionando a explicação dos elementos de um boxplot
ax.annotate("Outliers", xy=(0 + 0.05, y_max - 0.27), xycoords='data',
            bbox=dict(boxstyle="round", fc=CINZA5, ec=VERMELHO1),
            xytext=(50, 0), textcoords='offset points',
            arrowprops=dict(arrowstyle="->", color=VERMELHO1))

ax.annotate("Outliers", xy=(0 + 0.05, y_min + 0.4), xycoords='data',
            bbox=dict(boxstyle="round", fc=CINZA5, ec=VERMELHO1),
            xytext=(50, 0), textcoords='offset points',
            arrowprops=dict(arrowstyle="->", color=VERMELHO1))

ax.annotate("1º Quartil / 25%", xy=(0.4, vol_amaciante["Volume"].quantile(.25)), xycoords='data',
            bbox=dict(boxstyle="round", fc=CINZA5, ec=CINZA3),
            xytext=(50, 0), textcoords='offset points',
            arrowprops=dict(arrowstyle="->", color=CINZA3))

ax.annotate("2º Quartil / Mediana", xy=(0.4, vol_amaciante["Volume"].median()), xycoords='data',
            bbox=dict(boxstyle="round", fc=CINZA5, ec=CINZA3),
            xytext=(50, 0), textcoords='offset points',
            arrowprops=dict(arrowstyle="->", color=CINZA3))

ax.annotate("3º Quartil / 75%", xy=(0.4, vol_amaciante["Volume"].quantile(.75)), xycoords='data',
            bbox=dict(boxstyle="round", fc=CINZA5, ec=CINZA3),
            xytext=(50, 0), textcoords='offset points',
            arrowprops=dict(arrowstyle="->", color=CINZA3))

plt.show()

Assim, o warning desaparece e o código continua funcionando normalmente em versões futuras do pandas.

Espero ter ajudado.

Qualquer dúvida que surgir, compartilhe no fórum. Abraços e bons estudos!