Pandas多列分组后绘制箱线图遇报错，求简洁实现方案

问题背景 #

当使用Pandas对单列进行groupby后，可正常绘制分组箱线图：

import pandas as pd
df = pd.DataFrame([['A', 'A', 1], ['A', 'B', 2], ['B', 'A', 3]], columns=['ca', 'cb', 'v'])

df.groupby('ca').boxplot(column='v')

但对多列（如['ca','cb']）进行groupby后调用boxplot时，会触发索引相关报错：

df.groupby(['ca', 'cb']).boxplot(column='v')

报错信息："None of [Index(['A', 'A'], dtype='object')] are in the [index]"

此时程序会生成对应数量的子图并绘制第一个，但后续执行失败。已知可通过拼接分组列生成派生列实现，但需要更简洁的方法，同时想确认嵌套groupby是否支持箱线图绘制（当前使用Pandas 1.4.3版本）。

解决方案 #

方法1：直接使用boxplot的by参数（最简洁） #

无需手动执行groupby，直接通过boxplot的by参数传入多列分组字段，即可实现多维度分组的箱线图绘制：

df.boxplot(column='v', by=['ca', 'cb'])

该方法会自动按ca和cb的组合分组，生成对应子图，且不会触发索引报错，是最轻量化的实现方式。

方法2：GroupBy后结合apply处理 #

如果一定要基于多列groupby对象实现，可以通过apply调用boxplot，手动指定绘图数据源：

df.groupby(['ca', 'cb'])['v'].apply(lambda x: x.to_frame().boxplot())

这种方式会为每个分组单独生成箱线图，适合需要自定义每个子图样式的场景。

关于嵌套GroupBy的说明 #

在Pandas 1.4.3版本中，多列groupby后直接调用boxplot确实存在索引处理的bug，这是版本相关问题，并非嵌套groupby本身不支持箱线图绘制。在更高版本的Pandas（如2.0+）中，该问题已被修复，多列groupby后直接调用boxplot可正常运行。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者concat