如何在箱线图（boxplot）中显示分位数（quantiles）的数值

R（ggplot2环境）实现 #

直接用stat_summary函数计算并标注四分位数即可，示例代码如下：

# 加载依赖包
library(ggplot2)

# 构造示例数据：2个分类变量、1个连续变量
set.seed(123)
plot_data <- data.frame(
  group = rep(c("分类1", "分类2"), each = 200),
  value = c(rnorm(200, mean = 50, sd = 10), rnorm(200, mean = 65, sd = 12))
)

# 绘制带四分位数标注的箱线图
ggplot(plot_data, aes(x = group, y = value)) +
  geom_boxplot(width = 0.4) +
  # 标注Q1、中位数、Q3数值
  stat_summary(
    fun = quantile,
    geom = "text", 
    aes(label = after_stat(ifelse(y %in% quantile(y, c(0.25,0.5,0.75)), round(y,1), ""))),
    position = position_nudge(x = 0.22), # 调整横向偏移量避免和箱体重叠
    size = 3.5
  )

如果需要调整标注的样式、位置，修改position_nudge参数以及size、color参数即可。

Python（seaborn+matplotlib）实现 #

先计算各分组四分位数，再叠加文本标注即可，示例代码如下：

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

# 构造示例数据
np.random.seed(123)
plot_data = pd.DataFrame({
    "group": np.repeat(["分类1", "分类2"], 200),
    "value": np.concatenate([np.random.normal(50,10,200), np.random.normal(65,12,200)])
})

# 计算每个分组的Q1、中位数、Q3
quants = plot_data.groupby("group")["value"].quantile([0.25,0.5,0.75]).reset_index()

# 绘图
plt.figure(figsize=(6,5))
ax = sns.boxplot(x="group", y="value", data=plot_data, width=0.4)

# 叠加标注
x_loc = {"分类1":0, "分类2":1} # 各分类对应的x轴坐标
for group in x_loc.keys():
    q_values = quants[quants["group"]==group]["value"].values
    for val in q_values:
        ax.text(x_loc[group]+0.2, val, round(val,1), ha="center", va="center", fontsize=10)

plt.show()

代码里的x_loc[group]+0.2是控制标注的横向偏移量，数值越大标注离箱体越远，可根据实际显示效果调整。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Ali Grande