如何为pandas DataFrame的df.boxplot()箱线图添加对应行列图例？

方法一：利用pandas boxplot的返回值手动设置标签 #

pandas的boxplot()默认不会给箱线元素添加可识别的标签，因此直接调用ax.legend()会无效。可以通过指定return_type='dict'获取图表元素，手动为每个箱线设置对应标签：

import matplotlib.pyplot as plt

# 获取箱线图元素字典并绘制图表
bp = crit_storm_df[tp_cols].T.boxplot(return_type='dict')
ax = plt.gca()

# 为每个箱线设置对应标签（对应原DataFrame的列名）
for idx, box_line in enumerate(bp['boxes']):
    box_line.set_label(tp_cols[idx])

# 配置轴属性
ax.set_xlabel("Duration (m)")
ax.set_ylabel("Max Flow (cu.m/sec)")  # 修正原代码中缺失的闭合括号
ax.set_xlim(0, None)
ax.set_ylim(0, None)
ax.set_title(crit_storm_df.name)

# 显示图例
ax.legend()
plt.show()

return_type='dict'返回的字典中，'boxes'对应每个箱线的主体线条，遍历这些线条并设置与tp_cols对应的标签后，ax.legend()就能正常识别并显示图例。

方法二：直接使用matplotlib绘制箱线图 #

如果更倾向于纯matplotlib的实现方式，可以手动传入数据和标签，再为箱线元素添加图例标签：

import matplotlib.pyplot as plt

# 提取转置后的数据和对应的标签
plot_data = crit_storm_df[tp_cols].T.values
plot_labels = tp_cols

ax = plt.gca()
# 绘制箱线图，设置x轴刻度为标签
bp = ax.boxplot(plot_data, labels=plot_labels)

# 为每个箱线设置图例标签
for idx, box_line in enumerate(bp['boxes']):
    box_line.set_label(plot_labels[idx])

# 配置轴属性
ax.set_xlabel("Duration (m)")
ax.set_ylabel("Max Flow (cu.m/sec)")
ax.set_xlim(0, None)
ax.set_ylim(0, None)
ax.set_title(crit_storm_df.name)

# 显示图例
ax.legend()
plt.show()

内容的提问来源于stack exchange，提问作者suryaya