如何用Matplotlib绘制包含NaN值列的箱线图

给定如下DataFrame，每一列代表一个测量日：

9-1   9-2   9-3   9-4  9-5
0   23  16.0  18.0  18.0   26
1   27  18.0  20.0  17.0   33
2   10   9.0  15.0   8.0   30
3   23  30.0  19.0   5.0   15
4   10  10.0  23.0  29.0   12
5   50  13.0   8.0  20.0   23
6   12  24.0  31.0  27.0   35
7   10  29.0   NaN   7.0   22
8   34   NaN   NaN  16.0   31
9   28   NaN   NaN   NaN   24

需求：使用Matplotlib的boxplot()函数绘制所有列的箱线图，包括含NaN值的列，同时保留无NaN列（如9-1、9-5）的全部数据，不能截断数据匹配有NaN列的行数。当前绘制仅显示无NaN列，需要实现包含所有列的目标效果。

核心思路是为每一列单独提取非NaN数据组成列表，再传入Matplotlib的boxplot()函数，这样每列都保留自身完整的有效数据，不会被其他列的NaN截断。

步骤1：准备数据 #

先将DataFrame的每一列处理为去除NaN后的数组，组成一个列表：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 构建示例DataFrame
data = {
    '9-1': [23,27,10,23,10,50,12,10,34,28],
    '9-2': [16.0,18.0,9.0,30.0,10.0,13.0,24.0,29.0,None,None],
    '9-3': [18.0,20.0,15.0,19.0,23.0,8.0,31.0,None,None,None],
    '9-4': [18.0,17.0,8.0,5.0,29.0,20.0,27.0,7.0,16.0,None],
    '9-5': [26,33,30,15,12,23,35,22,31,24]
}
df = pd.DataFrame(data)

# 提取每列非NaN数据组成列表
plot_data = [df[col].dropna().values for col in df.columns]

步骤2：使用Matplotlib绘制箱线图 #

将处理好的plot_data传入boxplot()，并设置x轴标签为列名：

plt.figure(figsize=(10,6))
plt.boxplot(plot_data)

# 设置x轴标签
plt.xticks(range(1, len(df.columns)+1), df.columns)

plt.title('每日测量数据箱线图')
plt.ylabel('测量值')
plt.xlabel('测量日')
plt.grid(axis='y', linestyle='--', alpha=0.7)
plt.show()

原理说明 #

Matplotlib的boxplot()函数支持接收由多个数组组成的列表，每个数组对应一个箱线图。通过对每列单独执行dropna()操作，我们确保了每列的有效数据都被完整保留，不会因为其他列存在NaN而丢失数据，同时所有列都会被绘制出来，包括含NaN的列。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Dylan