如何用df.boxplot()创建子图展示原始与自定义ylim的缩放箱线图？

问题描述 #

我有如下代码：

df.boxplot(column = ['rate'], by = 'age', figsize=(9,7))

但该箱线图存在异常值，导致箱体显示过小。我需要创建2x1或1x2的子图，分别展示：1. 原始箱线图；2. 缩放后的箱线图（设置ylim(0,2)），请问该如何实现？

解决方案 #

核心思路是利用Matplotlib的subplots()创建子图布局，通过df.boxplot的ax参数指定箱线图绘制到对应子图坐标轴上，分别配置原始显示和y轴缩放效果。

1. 2x1 上下排列子图 #

import matplotlib.pyplot as plt

# 创建2行1列的子图，设置整体画布尺寸
fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(nrows=2, ncols=1, figsize=(9, 12))

# 绘制原始箱线图（第一个子图）
df.boxplot(column=['rate'], by='age', ax=ax1)
ax1.set_title('原始箱线图（含异常值）')
ax1.set_xlabel('年龄')
ax1.set_ylabel('rate')
# 移除by参数自动生成的顶部标题，避免重复
ax1.get_figure().suptitle('')

# 绘制缩放y轴后的箱线图（第二个子图）
df.boxplot(column=['rate'], by='age', ax=ax2)
ax2.set_ylim(0, 2)  # 设置y轴范围
ax2.set_title('缩放y轴后的箱线图（y范围0-2）')
ax2.set_xlabel('年龄')
ax2.set_ylabel('rate')
ax2.get_figure().suptitle('')

# 自动调整子图间距，防止元素重叠
plt.tight_layout()
plt.show()

2. 1x2 左右排列子图 #

import matplotlib.pyplot as plt

# 创建1行2列的子图，设置整体画布尺寸
fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(nrows=1, ncols=2, figsize=(14, 7))

# 绘制原始箱线图（第一个子图）
df.boxplot(column=['rate'], by='age', ax=ax1)
ax1.set_title('原始箱线图（含异常值）')
ax1.set_xlabel('年龄')
ax1.set_ylabel('rate')
ax1.get_figure().suptitle('')

# 绘制缩放y轴后的箱线图（第二个子图）
df.boxplot(column=['rate'], by='age', ax=ax2)
ax2.set_ylim(0, 2)  # 设置y轴范围
ax2.set_title('缩放y轴后的箱线图（y范围0-2）')
ax2.set_xlabel('年龄')
ax2.set_ylabel('rate')
ax2.get_figure().suptitle('')

plt.tight_layout()
plt.show()

关键说明 #

• 通过ax参数绑定箱线图到指定子图，实现多图布局
• 调用ax.get_figure().suptitle('')移除boxplot的by参数自动生成的顶部标题，避免和自定义标题冲突
• plt.tight_layout()自动调整子图间的间距，确保标题、坐标轴标签不会重叠

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Bruno Pedemonte