首先，我们需要导入pandas库和matplotlib库。然后，创建一个包含数据的DataFrame对象。假设我们有一个包含学生成绩的DataFrame，我们将使用DataFrame.plot方法绘制箱线图。
以下是绘制箱线图的代码示例：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
# 创建一个包含学生成绩的DataFrame
data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David', 'Emily'],
'Score': [85, 92, 78, 88, 95]}
df = pd.DataFrame(data)
# 绘制箱线图
df['Score'].plot(kind='box')
plt.show()

在上面的代码中，我们首先创建了一个包含学生姓名和成绩的DataFrame。然后，我们使用DataFrame的plot方法绘制箱线图，其中kind参数设置为’box’以指定绘制箱线图。最后，我们使用plt.show()方法显示图表。
需要注意的是，在绘制箱线图时，我们需要指定要绘制的数据列。在上面的代码中，我们使用DataFrame的列名’Score’作为参数传递给plot方法。此外，我们还可以通过设置其他参数来自定义箱线图的外观，例如添加标题、调整轴标签等。具体可参考pandas和matplotlib的文档以获取更多信息。
除了绘制基本的箱线图外，我们还可以根据需要对图表进行自定义。例如，我们可以使用不同的颜色或样式来区分不同的数据组，或者在图表上添加数据标签以显示每个箱子的具体值。下面是一个更复杂的示例，展示了如何对箱线图进行自定义：
```python
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

创建一个包含学生成绩的DataFrame

data = {‘Name’: [‘Alice’, ‘Bob’, ‘Charlie’, ‘David’, ‘Emily’],
‘Score’: [85, 92, 78, 88, 95]}
df = pd.DataFrame(data)

绘制箱线图，并进行自定义设置

plt.figure(figsize=(10, 6)) # 设置图表大小
df[‘Score’].plot(kind=’box’, ylim=(0, 100), color=’blue’, marker=’o’) # 设置y轴范围和绘图颜色、标记样式
plt.title(‘学生成绩箱线图’) # 添加标题
plt.xlabel(‘姓名’) # 设置x轴标签
plt.ylabel(‘成绩’) # 设置y轴标签
plt.xticks(rotation=45) # 设置x轴刻度旋转45度以提高可读性
plt.show() # 显示图表