如何实现两组上下配对的Boxplot并排展示？

我有4个数据集需要绘制箱线图并做横向对比，具体要求：

• ab组：gp-ab和mf-ab箱线图上下（或重叠）展示
• ba组：gp-ba和mf-ba箱线图上下展示
• ab组与ba组整体并排

但用Seaborn生成的结果是4个箱线图全部并排（如下），不知道如何实现分组配对的效果。

当前全部并排效果：

当前Seaborn代码：

#Seaborn 代码
import pandas as pd
import seaborn as sns
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

seed=3
legendclass = np.concatenate([['gp-ab']*seed,['mf-ab']*seed,['gp-ba']*seed,['mf-ba']*seed]).T.reshape(4, seed)
fid = legendclass.reshape(seed*(4)) #(seedx4)
pts = [[6., 6., 6., 6., 6., 6., 6., 6., 6., 6., 6., 6.],
      [8., 8., 8., 8., 8., 8., 8., 8., 8., 8., 8., 8.]]
rm_6 = np.array([34.97867074, 34.7816484 , 34.53641255, 15.37061205, 15.82006291,
       30.69718637, 15.15036871, 15.08025984, 17.3527419 , 17.46879552,
       33.28589986, 11.28854684])
df6 = pd.DataFrame({'fid-type': fid, 
             '6' : pts[0],
             'rmse-gp':rm_6})

fig, ax = plt.subplots(figsize=(12,8))
sns.boxplot(data=df6, x='6', y='rmse-gp', hue='fid-type', dodge=True, ax=ax, width=0.3)

另外我试过用NumPy实现，但无法调整水平间距，效果如下：

核心思路是拆分数据集的分组逻辑：把ab/ba作为一级分组（控制左右并排），把gp/mf作为二级分组（控制上下/重叠），通过自定义箱线图位置来实现需求。

步骤1：重构数据结构 #

将原有的fid-type字段拆分为group（ab/ba）和method（gp/mf），明确分组层级：

# 拆分fid-type为分组和方法字段
df6['group'] = df6['fid-type'].str.split('-').str[1]
df6['method'] = df6['fid-type'].str.split('-').str[0]

步骤2：自定义箱线图位置 #

给ab组、ba组分配不同的x坐标，同一组内的两个方法设置微小垂直偏移（实现上下排列），完整代码如下：

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

seed=3
legendclass = np.concatenate([['gp-ab']*seed,['mf-ab']*seed,['gp-ba']*seed,['mf-ba']*seed]).T.reshape(4, seed)
fid = legendclass.reshape(seed*(4)) #(seedx4)
rm_6 = np.array([34.97867074, 34.7816484 , 34.53641255, 15.37061205, 15.82006291,
       30.69718637, 15.15036871, 15.08025984, 17.3527419 , 17.46879552,
       33.28589986, 11.28854684])
df6 = pd.DataFrame({'fid-type': fid, 
             'rmse-gp':rm_6})

# 拆分分组和方法字段
df6['group'] = df6['fid-type'].str.split('-').str[1]
df6['method'] = df6['fid-type'].str.split('-').str[0]

fig, ax = plt.subplots(figsize=(8,8))

# 定义分组的x位置和垂直偏移量
group_positions = {'ab': 0, 'ba': 1}
offset = 0.1  # 同一组内两个箱线图的垂直偏移量

# 遍历分组和方法绘制箱线图
for group in ['ab', 'ba']:
    for idx, method in enumerate(['gp', 'mf']):
        subset = df6[(df6['group'] == group) & (df6['method'] == method)]
        # 自定义位置：x控制左右分组，y加偏移实现上下排列
        sns.boxplot(
            data=subset,
            x=[group_positions[group]] * len(subset),
            y=subset['rmse-gp'] + idx*offset,
            width=0.3,
            ax=ax,
            label=f'{method}-{group}'
        )

# 设置轴标签和图例
ax.set_xticks([0, 1])
ax.set_xticklabels(['ab组', 'ba组'])
ax.set_ylabel('RMSE')
ax.legend(title='方法-分组')
plt.tight_layout()
plt.show()

灵活调整说明 #

• 若要重叠展示同一组内的箱线图，删除y参数中的+ idx*offset即可，同时可调整width让两个箱线图部分重叠。
• 若要调整ab组和ba组的水平间距，修改group_positions中的数值（比如把ba设为1.5，间距会变大）。
• 该方式比NumPy手动绘制更灵活，可直接复用Seaborn的样式和统计计算能力。

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