Jupyter Lab中复用原有代码绘制箱线图无显示如何解决？

问题排查方案 #

• 调整导入语句顺序
  当前代码先调用pd.DataFrame()创建测试数据，之后才导入pandas库，虽然后续用read_csv覆盖了df，但如果代码按顺序逐行运行，会先触发pd未定义报错，建议把所有import语句放在代码最开头，同时两个matplotlib渲染魔法命令保留一个即可，避免环境冲突：

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib import style
import warnings
warnings.filterwarnings("ignore")

%matplotlib inline

• 检查数据读取逻辑
  代码前半段手动构造了测试用df，后半段又用df = pd.read_csv('dataset.csv')直接覆盖了之前的df，确认本地存在对应路径的数据集文件，测试阶段可以先注释掉read_csv这行，先验证绘图逻辑是否正常。
• 显式触发图表渲染
  部分版本的Jupyter Lab不会自动输出matplotlib画布，在代码最后一行加上plt.show()即可主动触发绘图输出。
• 检查Jupyter Lab扩展安装
  如果上述操作都无效，执行以下命令安装对应渲染扩展，重启Jupyter Lab后再运行代码即可：

pip install ipympl
jupyter labextension install @jupyter-widgets/jupyterlab-manager ipympl

修正后可运行的完整代码 #

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib import style

import warnings
warnings.filterwarnings("ignore")

%matplotlib inline

# 测试用数据集，实际使用时替换为read_csv逻辑即可
df = pd.DataFrame({'TotalPrice':[1.000, 0.650, 0.0075, 0.0025, 0.200], 
                   'Voltage':[13.47, 13.41, 13.41, 13.41, 13.41], 
                   'ConversionFactor':[934.0, 934.0, 2580.0, 934.0, 934.0],
                    'Litres':[40.0, 26.0, 3.0, 1.0, 8.0]})

# df = pd.read_csv('dataset.csv')

fig, ax = plt.subplots(1,4, figsize = (8, 4))

ax[0].boxplot(df.TotalPrice)
ax[1].boxplot(df.Voltage)
ax[2].boxplot(df.ConversionFactor)
ax[3].boxplot(df.Litres)
plt.show()

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Dinesh