如何在Seaborn箱线图上标注均值数值（非showmeans选项）

问题说明 #

使用Seaborn绘制箱线图时，希望为每个箱线图标注均值的具体数值，而非仅通过showmeans显示均值标记。以下是原代码及当前效果：

原代码 #

import seaborn as sns
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.font_manager as fm
import matplotlib
import math


data = {
    'GROUP': ['AAA1', 'AAA1', 'AAA1', 'AAA1'],
    'NAME': [1, 2, 3, 4],
    'QTY': [56, 43, 55, 59],
    'TEM0001': ['A52', 'B52', 'A22', 'A22'],
    'TEM0002': ['B52', 'C32', 'B56', 'B56'],
    'TEM0003': ['C52', 'D54', 'C32', 'C4'],
    'TEM0004': ['D54', 'E43', 'D33', 'D33'],
    'TEM0005': ['E43', 'T56', 'E44', 'E44'],
}

df = pd.DataFrame(data)
df

column_indices = range(3,10) 
fig, axes = plt.subplots(math.ceil( len(column_indices)/4), 4, figsize=(10,8))
axes = axes.flatten() 

for i, col_idx in enumerate(column_indices):
    df_selected = df.iloc[:, [2, col_idx]]
    bp = sns.boxplot(data=df_selected, x=df_selected.columns[1], y='QTY', hue=df_selected.columns[1], ax=axes[i])
    m1= df_selected.groupby(df_selected.columns[1])['QTY'].median().values
    
for j in range(len(column_indices), len(axes)):
    axes[j].axis('off')


plt.tight_layout()
plt.show()

当前效果 #

多个子图布局的箱线图，每个子图按对应TEM列的分组展示QTY的分布，但未标注每组的均值数值。

修改后的代码（实现均值标注） #

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


data = {
    'GROUP': ['AAA1', 'AAA1', 'AAA1', 'AAA1'],
    'NAME': [1, 2, 3, 4],
    'QTY': [56, 43, 55, 59],
    'TEM0001': ['A52', 'B52', 'A22', 'A22'],
    'TEM0002': ['B52', 'C32', 'B56', 'B56'],
    'TEM0003': ['C52', 'D54', 'C32', 'C4'],
    'TEM0004': ['D54', 'E43', 'D33', 'D33'],
    'TEM0005': ['E43', 'T56', 'E44', 'E44'],
}

df = pd.DataFrame(data)

column_indices = range(3, 10) 
fig, axes = plt.subplots(math.ceil(len(column_indices)/4), 4, figsize=(10,8))
axes = axes.flatten() 

for i, col_idx in enumerate(column_indices):
    df_selected = df.iloc[:, [2, col_idx]]
    group_col = df_selected.columns[1]
    # 绘制箱线图
    bp = sns.boxplot(data=df_selected, x=group_col, y='QTY', hue=group_col, ax=axes[i])
    
    # 计算每组的均值
    mean_values = df_selected.groupby(group_col)['QTY'].mean().reset_index()
    
    # 获取每个箱线图的位置，用于标注
    for idx, row in mean_values.iterrows():
        # 获取x轴位置（箱线图的中心）
        x_pos = idx
        # 均值数值
        mean_val = row['QTY']
        # 在箱线图上方标注均值，可调整y位置避免遮挡
        axes[i].text(x_pos, mean_val + 0.5, f'{mean_val:.1f}', ha='center', va='bottom', fontsize=9)
    
    # 可选：设置子图标题
    axes[i].set_title(f'{group_col} 分布')
    
for j in range(len(column_indices), len(axes)):
    axes[j].axis('off')

plt.tight_layout()
plt.show()

关键修改点 #

• 替换原代码中的中位数计算为均值计算：用groupby().mean()获取每组的均值
• 添加axes[i].text()方法，在每个箱线图的对应x位置、均值上方标注数值，通过ha='center'保证居中对齐
• 可调整mean_val + 0.5中的偏移量，避免标注与箱线图元素重叠
• 可选添加子图标题，提升可读性

内容的提问来源于stack exchange，提问作者joo