如何在单图中绘制多箱线图，支持按分类变量分组

一、普通多箱线图（无分类变量） #

直接利用seaborn.boxplot传入原始DataFrame，即可生成每一列对应的箱线图：

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

# 绘制普通多箱线图
plt.figure(figsize=(10, 6))
sns.boxplot(data=df)
plt.title('普通多箱线图')
plt.ylabel('数值')
plt.xticks(rotation=45)  # 旋转x轴标签避免重叠
plt.tight_layout()  # 自动调整布局
plt.show()

二、分组箱线图（有分类变量） #

需要先将数据合并并转换为长格式，再结合分类变量实现分组可视化：

步骤1：合并数据并转换格式 #

# 合并数值DataFrame和分类DataFrame
merged_df = pd.concat([df, ad], axis=1)
# 转换为长格式，方便seaborn分组绘制
long_df = merged_df.melt(id_vars='Category', var_name='帐篷名称', value_name='数值')

步骤2：绘制分组箱线图 #

plt.figure(figsize=(12, 6))
sns.boxplot(data=long_df, x='帐篷名称', y='数值', hue='Category')
plt.title('按时段分组的箱线图')
plt.xticks(rotation=45)
plt.tight_layout()
plt.show()

说明 #

• 长格式转换后，hue参数指定分类变量Category，会在每个帐篷类别下生成对应分组的箱线图；
• xticks(rotation=45)用于旋转x轴标签，避免因名称过长导致重叠；
• tight_layout()自动调整图表元素位置，优化显示效果。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Jan Schatz