同一个oX位置的不同箱形图

Question

我正在尝试将框图与散点图结合起来进行算法评分可视化。我的数据分为以下几种：

• oX - 有关时间段（1年，2年等）的信息
• oY - 有关分数的信息
• 每个时期的2个算法，具有不同的模拟结果（绘制为箱线图）
• 2具有单个值的启发式（绘制为点）

我正在尝试轻松比较每个时间段的方法效率。

小样本数据：

1 year              2 years         
A1  A2  H1  H2  A1  A2  H1  H2
124 168 155 167 130 130 150 164
102 155         100 172     
103 153         117 145     
102 132         145 143     
145 170         133 179     
136 125         115 153     
116 150         136 131     
146 192         106 148     
124 122         127 158     
128 123         149 200     
141 158         137 156     

我正试图得到这样的东西：

到目前为止，我已经清理了我的数据以分别对每个算法（RS，EA）和每个时段（52,104,156等）进行观察like so，但我无法弄清楚如何在每个时期对它们进行分组，同时为相同的X刻度绘制2个不同的箱图。我假设一旦我整理了boxplot数据框和绘图，我就可以将散点图绘制在顶部。

Answer 1

管理同时解决这个问题，万一它可以帮助其他人：

ax1 = sns.boxplot(data = meta, x = 'Time', y = 'PRS', color = '#880BDD', linewidth=0.8)
ax1 = sns.boxplot(data = meta, x = 'Time', y = 'EA', color = '#0BC9DD', linewidth=0.8)
ax1 = sns.boxplot(data = meta, x = 'Time', y = 'ERS', color = '#9BD19D', linewidth=0.8)
ax1 = sns.pointplot(data = simple, x = 'Time', y = 'Greedy Average', color='#FFC48C', markers ='s', join=False)
ax1 = sns.pointplot(data = simple, x = 'Time', y = 'Greedy Total', color='#FF9F80', markers='o', join=False)
ax1 = sns.pointplot(data = simple, x = 'Time', y = 'Greedy Weeks', color='#F56991', markers='*', join=False)
ax1.set(xlabel = "Planning Horizon (weeks)")
ax1.set(ylabel = "Hypervolume")
EA = mpatches.Patch(color='#0BC9DD', label = 'EA')
PRS = mpatches.Patch(color='#880BDD', label = 'PRS')
ERS = mpatches.Patch(color='#9BD19D', label = 'ERS')
GA = mlines.Line2D([], [], color='#FFC48C', marker = 's', label = 'Greedy Average')
GT = mlines.Line2D([], [],color='#FF9F80', label = 'Greedy Total', marker = 'o')
GW = mlines.Line2D([], [],color='#F56991', label = 'Greedy Weeks', marker = '*')
plt.legend(handles = [EA, ERS, PRS, GA, GT, GW], loc = 'bottom left', title = "Algorithm")
ax1.set_title("Algorithm Comparison")

结果如下：