Question

尽管该站点上有一些很好的示例，但我无法在一个图中为多个熊猫DataFrame生成并排框。

我尝试过：

import pandas as pd
import matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt

df = pd.DataFrame({'A1':[9,16.2,8.1],'A2':[3.3,21.5,4.1],
                   'B1':[8,9.8,1.6],'B2':[10.8,2.2,3.6],
                   'C1':[1.3,2.8,1.6],'C2':[3.1,4.1,3.6],})

df1 = df.loc[:, 'A1':'A2']
df2 = df.loc[:, 'B1':'B2']
df3 = df.loc[:, 'C1':'C2']

fig = matplotlib.pyplot.boxplot(df1)
fig = matplotlib.pyplot.boxplot(df2)
fig = matplotlib.pyplot.boxplot(df3)
plt.show()

但是我想要这样的东西：

此外，如果我可以在框中将单个数据点显示为点，那就太好了。因此，如果有人对此也有建议，那就太好了！

谢谢！

Answer 1

如果我对您的理解是正确的，那么您想要6组箱形图，分为3组，每组2个（每个组是A / B / C，在每个组中您有1/2）？

您可以使用seabord轻松实现所需的结果，但是必须首先以“长格式”重构数据框。我首先使用pd.wide_to_long()将数据划分为3个A / B / C组，并使用新列标识子组1/2，然后进一步melt生成的数据帧以获得长格式数据帧：

df = pd.DataFrame({'A1':[9,16.2,8.1],'A2':[3.3,21.5,4.1],
                   'B1':[8,9.8,1.6],'B2':[10.8,2.2,3.6],
                   'C1':[1.3,2.8,1.6],'C2':[3.1,4.1,3.6],})

df["id"] = df.index
df = pd.wide_to_long(df, stubnames=['A','B','C'], i='id', j='group').reset_index().drop('id', axis=1)
df = df.melt(id_vars='group')

现在得到的数据框是这样的：

    group   variable    value
0   1   A   9.0
1   1   A   16.2
2   1   A   8.1
3   2   A   3.3
4   2   A   21.5
5   2   A   4.1
6   1   B   8.0
7   1   B   9.8
8   1   B   1.6
9   2   B   10.8
10  2   B   2.2
11  2   B   3.6
12  1   C   1.3
13  1   C   2.8
14  1   C   1.6
15  2   C   3.1
16  2   C   4.1
17  2   C   3.6

使用seaborn's boxplot生成图很简单：

sns.boxplot(data=df, x='variable', y='value', hue='group')

如果需要，可以在框线图的顶部叠加一个swarmplot，以查看各个数据点

sns.boxplot(data=df, x='variable', y='value', hue='group')
sns.swarmplot(data=df, x='variable', y='value', hue='group', dodge=True, palette=['grey','grey'], s=10)

多个Pandas DataFrame的并排箱线图

1 个答案: