如何按轴1分组绘制箱线图？基于DataFrame行的箱线图实现求助

你现在的代码是按列（每个availability指标）来绘制箱线图的，要实现按每行（每个meter）展示三个availability值的分布，只需要调整数据融合的方式，同时保留meter的标识即可，完全不需要修改原DataFrame结构。

以下是修正后的可运行代码：

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

# Windows路径建议用原始字符串避免转义问题
file = r'D:\test_box_plot.csv'
# 读取数据时保留meters列（作为每个meter的唯一标识）和三个availability列
df = pd.read_csv(file, sep=";", usecols=['meters', 'availability1','availability2','availability3'])

# 融合数据：以meters为分组基准，将三个availability列转为统一的数值列
melted_df = pd.melt(df, id_vars='meters', var_name='availability_type', value_name='availability_value')

# 绘制箱线图：x轴对应meter数值，y轴对应availability的取值
sns.boxplot(x='meters', y='availability_value', data=melted_df)
plt.xlabel('Meter')
plt.ylabel('Availability')
plt.title('Availability Distribution per Meter')
plt.show()

关键调整说明： #

• 保留分组标识：读取数据时加入meters列，确保我们能区分每个数据点属于哪个meter。
• 定向融合数据：pd.melt的id_vars参数指定meters作为分组依据，这样每个meter会对应3行数据（分别对应三个availability指标），刚好适配箱线图按分组展示分布的需求。
• 适配箱线图逻辑：x轴设为meters，y轴设为融合后的availability_value，这样x轴的每个刻度（0、50、100等）就对应一个meter的箱线图，直观展示该行三个availability值的范围、中位数等统计信息。

如果你更倾向用id列作为meter的标识，只需要把usecols里的meters换成id，再同步修改melt和boxplot中的参数即可。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Kateryna Lubyk - Slava Ukraini