如何使用seaborn/pandas/matplotlib绘制多特征对比箱线图？

原有代码问题 #

• 未按seaborn API规范传递参数，重复传入departure_delay字段，且未关联satisfaction维度
• 原始数据为宽表结构，出发延误、到达延误为独立列，无法直接在同一图表中对比展示

实现步骤 #

1. 数据预处理 #

首先将宽表转换为长表格式，统一两个延误字段的存储结构：

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

# 数据重构，提取需要的维度转为长表
melted_df = satis_df.melt(
    id_vars=['customer_type', 'satisfaction'],
    value_vars=['departure_delay', 'arrival_delay'],
    var_name='delay_type',
    value_name='delay_minutes'
)

2. 绘图代码 #

版本1：单画布嵌套分组展示

适合直接在同一画布对比所有维度：

plt.figure(figsize=(15, 8))
sns.boxplot(
    data=melted_df,
    x='customer_type',
    y='delay_minutes',
    hue='satisfaction',
    palette='Set2'
)
plt.title('Figure 7: Boxplot', fontsize=15)
plt.xlabel('客户类型', fontsize=12)
plt.ylabel('延误时长（分钟）', fontsize=12)
plt.legend(title='满意度', bbox_to_anchor=(1.01, 1), loc='upper left')
plt.tight_layout()
plt.show()

版本2：分面展示（更清晰区分延误类型）

如果需要同时明确展示出发/到达延误两个维度，可使用分面绘图：

sns.catplot(
    data=melted_df,
    x='delay_type',
    y='delay_minutes',
    hue='satisfaction',
    col='customer_type',
    kind='box',
    height=6,
    aspect=0.9,
    palette='coolwarm'
)
plt.suptitle('Figure 7: Boxplot', y=1.03, fontsize=15)
plt.tight_layout()
plt.show()

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