如何用Pandas与Seaborn绘制自定义起止与中线的分类箱线图

原始数据准备 #

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

data = [['Math', 3, 5, 15],
        ['English', 3, 10, 20],
        ['Computers', 5, 12, 30],
        ['Science', 8, 15, 32],
        ['Art', 17, 25, 48],
        ['Sports', 22, 45, 60]]
    
df = pd.DataFrame(data, columns=['Class', 'First Rank','Second Rank', 'Third Rank'])

需求说明 #

需要为每个Class绘制箱线图，要求：

• 箱体起始值对应First Rank列
• 箱体中线对应Second Rank列
• 箱体结束值对应Third Rank列

尝试的代码及问题 #

以下代码生成的箱线图不符合需求：

df2 = pd.melt(df, ['Class'])
g = sns.catplot(x="value", y='Class', hue='Class', data=df2, errorbar=None, native_scale=True, kind="box", orient="h", height=5, aspect=2)
g.set(xticks=(range(0, 80, 5)))

问题在于：该代码基于数据统计生成箱线图，会展示置信区间相关元素，无法严格按照指定的三列值定义箱体的起止和中线。

期望的图样式为：
图中数字仅为示意，无需显示

正确实现代码 #

直接使用matplotlib的boxplot手动定义箱体参数，即可生成符合要求的图：

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

data = [['Math', 3, 5, 15],
        ['English', 3, 10, 20],
        ['Computers', 5, 12, 30],
        ['Science', 8, 15, 32],
        ['Art', 17, 25, 48],
        ['Sports', 22, 45, 60]]
    
df = pd.DataFrame(data, columns=['Class', 'First Rank','Second Rank', 'Third Rank'])

# 构造每个类别的箱体数据：[下限, 下限, 中位数, 上限, 上限]
# 确保boxplot生成的箱体严格匹配指定的起止和中线
box_data = []
for _, row in df.iterrows():
    box_data.append([row['First Rank'], row['First Rank'], row['Second Rank'], row['Third Rank'], row['Third Rank']])

# 绘制水平箱线图
plt.figure(figsize=(10,5))
box = plt.boxplot(box_data, vert=False, labels=df['Class'], patch_artist=True)
# 可选：设置箱体颜色
for patch in box['boxes']:
    patch.set_facecolor('#8888ff')
# 设置x轴刻度
plt.xticks(range(0, 80, 5))
plt.xlabel('Rank')
plt.ylabel('Class')
plt.title('Class Rank Boxplot')
plt.tight_layout()
plt.show()

说明 #

seaborn的箱线图基于数据分布统计生成，无法直接指定箱体固定起止值。而matplotlib的boxplot可以通过构造特定格式的输入数据，强制箱体的下限、中位数、上限完全匹配指定列值，同时通过重复起止值实现无箱须的效果。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Mary