如何用Matplotlib仅选取指定列绘制鸢尾花数据集箱线图？

你的问题出在调用plt.boxplot时传入了包含species列的整个DataFrame，这列是类别标签而非特征，需要先筛选出前4个特征列再绘图，以下是两种简单的修改方式：

方式1：通过索引筛选前4列 #

直接用iloc选取所有行的前4列，代码修改如下：

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.datasets import load_iris
import matplotlib.pyplot as plt

iris_data = load_iris()
iris = pd.DataFrame(data=np.c_[iris_data['data'], iris_data['target']],
                    columns=iris_data['feature_names'] + ['species'])
setosa = iris.head(50)
# 筛选前4个特征列
plt.boxplot(setosa.iloc[:, :4], vert=True)
# 可选：设置x轴标签为特征名，让图表更易读
plt.xticks(range(1, 5), iris_data['feature_names'])
plt.show()

方式2：通过特征列名筛选 #

直接指定iris_data自带的特征列名列表，这种方式更直观，避免索引出错：

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.datasets import load_iris
import matplotlib.pyplot as plt

iris_data = load_iris()
feature_names = iris_data['feature_names']
iris = pd.DataFrame(data=np.c_[iris_data['data'], iris_data['target']],
                    columns=feature_names + ['species'])
setosa = iris.head(50)
# 仅选取特征列
plt.boxplot(setosa[feature_names], vert=True)
plt.xticks(range(1, 5), feature_names)
plt.show()

两种方式都能让箱线图只展示你需要的4个特征的分布，第二种方式更推荐，因为即使列顺序变化也不会出错。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Katono