Python循环绘制数据集各变量箱线图仅显示最后一个的原因

这是因为Pandas的boxplot()默认会在**当前活跃的绘图轴（Axes）**上绘制，每次循环调用时都会覆盖之前的绘图内容，最后自然只留下最后一次的结果。下面给你几个解决办法，按需选择：

方法1：每次循环创建新图形 #

每次绘制前用plt.figure()创建一个新的独立图形窗口，这样每个变量的箱线图都会单独显示：

import matplotlib.pyplot as plt
colNameList = list(df.columns)

for col in colNameList:
    plt.figure()  # 创建新图形
    df.boxplot(column=col)
    plt.title(f"箱线图：{col}")  # 给每个图加标题，方便区分
plt.show()

方法2：在同一个大图里排列子图 #

如果想把所有箱线图放在同一个画布上，用子图（subplots）来排列，看起来更规整：

import matplotlib.pyplot as plt
cols = df.columns
# 设置每行显示的子图数量
cols_per_row = 2
# 计算需要多少行（向上取整）
rows = (len(cols) + cols_per_row - 1) // cols_per_row

# 创建画布和子图数组
fig, axes = plt.subplots(rows, cols_per_row, figsize=(12, 8))
# 把二维轴数组转成一维，方便循环遍历
axes = axes.flatten()

for idx, col in enumerate(cols):
    # 指定在对应的子图上绘制
    df.boxplot(column=col, ax=axes[idx])
    axes[idx].set_title(f"{col}")

# 如果变量数不是行列数的整数倍，隐藏多余的空图
for idx in range(len(cols), len(axes)):
    axes[idx].axis('off')

# 自动调整子图间距，避免标题重叠
plt.tight_layout()
plt.show()

方法3：一行代码绘制所有箱线图 #

其实Pandas本身支持直接绘制所有数值列的箱线图，根本不用写循环：

import matplotlib.pyplot as plt
df.boxplot()
plt.show()

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Davide