matplotlib调用plt.boxplot绘制分类箱线图时第二个箱线图缺失

两个箱线的元素都在返回对象里，说明图根本没丢，只是视觉上看不到，问题出在数据和默认渲染逻辑上：

• 你读入的原始数据里animal_weight列有NaN空值，会干扰matplotlib自动计算轴范围的逻辑
• 两组体重数据里存在极端离群值，把y轴范围拉得特别大，其中一组的箱线因为四分位距相对整个轴范围太小，被压成了贴在轴上的细线，肉眼无法分辨
• 未显式指定箱线位置时，极端数据场景下偶尔会出现位置计算偏移，导致两个箱线重叠

直接按下面修改即可：

1. 先清理空值，不要把无效值传入绘图函数

# 过滤掉体重为空的无效记录
bison_clean = bison.dropna(subset=['animal_weight'])
bisonM = bison_clean.loc[bison_clean['animal_sex'] == "M", "animal_weight"].tolist()
bisonF = bison_clean.loc[bison_clean['animal_sex'] == "F", "animal_weight"].tolist()
bison_sex = [bisonM, bisonF]

2. 绘图时固定箱线位置，手动标注刻度，轴范围显示异常时可手动指定

plt.figure(figsize=(7,5))
# positions显式写死两个箱线的x坐标，避免位置偏移
bp = plt.boxplot(
    bison_sex,
    positions=[1,2],
    patch_artist=True, # 开启后支持给箱线设置填充色
    showfliers=True # 如果离群点把轴拉得太夸张，可临时设为False确认箱线正常后再开启
)
plt.xticks([1,2], ["雄性野牛", "雌性野牛"])
plt.ylabel("动物体重")
# 若仍存在显示压缩问题，可把下面注释打开，根据数据实际范围调整y轴上下限
# plt.ylim(100, 1200)

# 可选：给两个箱线设置不同填充色，区分度更高
for patch, color in zip(bp['boxes'], ['#3377bb', '#dd7744']):
    patch.set_facecolor(color)

plt.show()

执行后就能看到两个独立的箱线，后续可根据需求调整离群点显示、配色、坐标轴范围等参数。

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