pandas boxplot结合seaborn pointplot时箱线图偏移丢失问题求解

问题原因 #

这不是框架BUG，是两个绘图API的x轴坐标映射规则不一致导致的：

• pandas的boxplot针对分类列a的两个取值1、2，会直接将箱线放在x轴坐标1和2的位置
• seaborn的pointplot默认将分类列视为离散类别，不关联类别实际数值，第一个类别对应x轴0位置，第二个对应x轴1位置，两个图的x轴坐标基准不匹配，就会出现偏移、遮挡的问题。

解决方法 #

方案1：统一使用seaborn的绘图API（推荐） #

用seaborn的boxplot替代pandas的boxplot，二者分类坐标规则完全一致，不会出现错位问题：

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

d = {'val': [1, 2,3,4], 'a': [1, 1, 2, 2]}
d2 = {'val': [1, 2], 'a': [1, 2]}

df = pd.DataFrame(data=d)
df2 = pd.DataFrame(data=d2)

ax = sns.boxplot(x='a', y='val', data=df, meanline=True, showmeans=True, showcaps=True, showbox=True)
sns.pointplot(x='a', y='val', data=df2, ax=ax)
# 可去掉pandas boxplot默认生成的分组标题
plt.suptitle('')
plt.show()

方案2：保留pandas boxplot，手动对齐pointplot坐标 #

如果需要保留pandas的boxplot用法，可手动指定pointplot的x坐标为a的实际数值，匹配pandas的坐标基准：

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

d = {'val': [1, 2,3,4], 'a': [1, 1, 2, 2]}
d2 = {'val': [1, 2], 'a': [1, 2]}

df = pd.DataFrame(data=d)
df2 = pd.DataFrame(data=d2)

ax = df.boxplot(column=['val'], by = ['a'],meanline=True, showmeans=True, showcaps=True,showbox=True)
# 直接传入数值作为x坐标，不使用seaborn的默认分类映射
sns.pointplot(x=df2['a'], y=df2['val'], ax=ax)
# 调整x轴刻度显示符合预期
ax.set_xticks([1,2])
ax.set_xticklabels([1,2])
plt.suptitle('')
plt.show()

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Ivan