同一图中的大熊猫数据框的多列的箱形图（seaborn）

Question

我觉得我可能没想到明显的东西。我想在同一个图中输入数据帧每一列的方框图，在x轴上我有列的名称。在seaborn.boxplot()中，每列都等于groupby。

在熊猫中我会做

df = pd.DataFrame(data = np.random.random(size=(4,4)), columns = ['A','B','C','D'])
df.boxplot()

产生

现在我想在seaborn中得到同样的东西。但是当我尝试sns.boxplot（df）时，我只得到一个分组的boxplot。如何在seaborn中重现相同的数字？

谢谢

Answer 1

相当于

的seaborn

df.boxplot()

是

sns.boxplot(x="variable", y="value", data=pd.melt(df))

完整示例：

import numpy as np; np.random.seed(42)
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

df = pd.DataFrame(data = np.random.random(size=(4,4)), columns = ['A','B','C','D'])

sns.boxplot(x="variable", y="value", data=pd.melt(df))

plt.show()

这是有效的，因为pd.melt转换了宽格式数据框

          A         B         C         D
0  0.374540  0.950714  0.731994  0.598658
1  0.156019  0.155995  0.058084  0.866176
2  0.601115  0.708073  0.020584  0.969910
3  0.832443  0.212339  0.181825  0.183405

到长篇

   variable     value
0         A  0.374540
1         A  0.156019
2         A  0.601115
3         A  0.832443
4         B  0.950714
5         B  0.155995
6         B  0.708073
7         B  0.212339
8         C  0.731994
9         C  0.058084
10        C  0.020584
11        C  0.181825
12        D  0.598658
13        D  0.866176
14        D  0.969910
15        D  0.183405

Answer 2

您可以按照df.plot(kind='box')中的建议使用内置的熊猫方法this question。
我知道，如果您必须使用seaborn，此答案将无济于事，但对要求较简单的人可能有用。

import numpy as np; np.random.seed(42)
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

df = pd.DataFrame(data = np.random.random(size=(4,4)), columns = ['A','B','C','D'])

df.plot(kind='box')
plt.show()

Answer 3

plt.boxplot([df1,df2], boxprops=dict(color='red'), labels=['title 1','title 2'])