R Studio双变量箱线图绘制求助：分层级展示Adult与Baby距离数据

要实现这个需求，核心是把宽格式数据表转换为长格式，再用Seaborn（或Matplotlib）绘制分组箱线图。以下是完整代码示例：

步骤1：导入依赖库 #

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

步骤2：准备数据（替换为你的真实数据） #

# 示例数据，直接替换成你自己的DataFrame即可
df = pd.DataFrame({
    'Levels': [1,1,1,1,1,2,2,2,2,2],
    'Adult': [1.2, 1.5, 1.3, 1.7, 1.4, 2.1, 2.3, 2.0, 2.5, 2.2],
    'Baby': [0.8, 0.9, 1.0, 0.7, 0.9, 1.5, 1.6, 1.4, 1.7, 1.5]
})

步骤3：转换数据格式 #

Seaborn的箱线图更适配长格式数据，用melt函数把原表的Adult和Baby列合并为一个分类列：

df_long = df.melt(
    id_vars='Levels',    # 保留作为分组依据的列
    var_name='Group',   # 新分类列的名称（对应Adult/Baby）
    value_name='Distance'  # 数值列的名称（距离数据）
)

步骤4：绘制箱线图 #

# 设置绘图风格
sns.set_style("whitegrid")

# 创建画布并绘制箱线图
plt.figure(figsize=(8, 6))
sns.boxplot(
    x='Levels',        # x轴为Level层级
    y='Distance',      # y轴为距离数据
    hue='Group',       # 用Group区分Adult和Baby
    data=df_long,
    palette='Set2'     # 自定义配色，可替换成其他配色如'viridis'
)

# 添加图表标签和标题
plt.title('Distance Distribution by Level and Group', fontsize=14)
plt.xlabel('Level', fontsize=12)
plt.ylabel('Distance', fontsize=12)

# 调整图例位置并显示图表
plt.legend(title='Group')
plt.show()

关键说明 #

• 转换长格式是实现同Level下双变量对比的核心，否则无法在同一分组下展示两个类别的箱线图。
• 你可以通过修改figsize、palette、fontsize等参数调整图表样式，比如把palette换成'tab10'或者自定义颜色列表。
• 如果偏好Matplotlib原生绘制，也可以手动循环Level和Group来绘制，但Seaborn的实现更简洁高效。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者s eadie 03