许多Pandas数据框的箱线图

Question

我有三个数据框，包含17组分别属于A、B、C组的数据。其中A组的数据如下所示：

import pandas as pd
import numpy as np
data1 = pd.DataFrame(np.random.rand(17,3), columns=['A','B','C'])
data2 = pd.DataFrame(np.random.rand(17,3)+0.2, columns=['A','B','C'])
data3 = pd.DataFrame(np.random.rand(17,3)+0.4, columns=['A','B','C'])

我想绘制一个箱线图，以比较下面图片中展示的三个组。 我试图使用Seaborn的箱线图来制作图表，代码如下：

import seaborn as sns
sns.boxplot(data1, groupby='A','B','C') 

但显然这不起作用。有人能帮忙吗？

- Dillion Ecmark

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数据为什么要分成三个数据框？这三个数据框之间有何不同的指标？ - Parfait

@Parfait 没有必要将它们分成三个数据框。我可以将它们合并成一个数据框，但是这样会导致列名重复。除此之外，我知道它们不同，因为数据来自不同的位置，并且它们之间有指示器。 - Dillion Ecmark

位置是指标！在sns.boxplot中，你需要它来设置坐标轴。 - Parfait

Answer 1

考虑为你的三组数据分配一个像 位置 这样的指标来区分它们。然后连接三个数据集并将其融合以检索一个 值 列，一个 字母 分类列和一个 位置 列，这些都是输入到 sns.boxplot 的：

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

data1 = pd.DataFrame(np.random.rand(17,3), columns=['A','B','C']).assign(Location=1)
data2 = pd.DataFrame(np.random.rand(17,3)+0.2, columns=['A','B','C']).assign(Location=2)
data3 = pd.DataFrame(np.random.rand(17,3)+0.4, columns=['A','B','C']).assign(Location=3)

cdf = pd.concat([data1, data2, data3])    
mdf = pd.melt(cdf, id_vars=['Location'], var_name=['Letter'])
print(mdf.head())

#    Location Letter     value
# 0         1      A  0.223565
# 1         1      A  0.515797
# 2         1      A  0.377588
# 3         1      A  0.687614
# 4         1      A  0.094116

ax = sns.boxplot(x="Location", y="value", hue="Letter", data=mdf)    
plt.show()

- Parfait

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非常感谢！这正是我正在寻找的！ - Dillion Ecmark

谢谢@Ghanima！语法问题已经修复，缺少的句号已经添加。请删除您的评论，以便未来读者参考。 - Parfait