如何使用pandas为分组数据绘制箱线图，按Field1分组展示Field2分布

云上老周

2026-10-18

问题根因

你的代码卡住无响应，核心是groupby对象调用boxplot的默认逻辑是为每个分组单独生成子图，你的DataFrame除了Field2还包含Datetime字段，每个子图会同时渲染两个字段的箱线，当分组数量较多时会占用大量内存导致程序卡住，且完全不符合你单图展示分组分布的需求。
你不需要将Field1设为索引，也不需要手动生成groupby对象，用更简单的API即可实现需求。

解决方案

方案1：直接使用pandas原生boxplot（无需额外安装依赖）

import matplotlib.pyplot as plt

# 直接通过by参数指定分组字段，column参数指定要绘制分布的字段
df.boxplot(
    column='Field2',
    by='Field1',
    rot=45,
    fontsize=12,
    figsize=(10,5)
)
# 移除pandas自动生成的多余标题
plt.suptitle('')
plt.title('Field2按Field1分组的数值分布')
plt.xlabel('Field1')
plt.ylabel('Field2')
# 显式渲染图形
plt.show()

方案2：使用seaborn绘制，样式更美观

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

plt.figure(figsize=(10,5))
sns.boxplot(
    data=df,
    x='Field1',
    y='Field2'
)
plt.xticks(rotation=45, fontsize=12)
plt.xlabel('Field1')
plt.ylabel('Field2')
plt.title('Field2按Field1分组的数值分布')
plt.show()

注意事项