如何将多类别数据框绘制为单个箱线图

Question

我可以使用 SPSS 软件轻松绘制下面的箱线图。但对于Python来说，这对我来说有点困难。

我一直在尝试子情节，但我很困惑如何做到这一点。

这是 SPSS 的箱线图。

我想知道如何绘制类似于seaborn或matplotlib的东西？

独特的价值观是：

公司：TAM、GOL

目的地：SSA、SLZ、FOR、MCZ、NAT、JPA、REC

工作日：周一、周五、周六、周四、周二、周三

我很感激任何答案。

Answer 1

映射seaborn.boxplot到seaborn.Facetgrid：AFacetgrid是用于绘制条件关系的多图网格。可以使用参数将标题WEEKDAY放置在右边距，但这也需要更多的垂直空间。FacetGridmargin_titles=Trueimport pandas as pdimport calendarimport seaborn as sns# given your data in dataframe df, read from a csvdf = pd.read_csv('test.csv', index_col=0)# create the FacetGrid with boxplotg = sns.FacetGrid(data=df, col='COMPANY', row='WEEKDAY', height=1.5, aspect=4, margin_titles=True, row_order=calendar.day_name)g.map(sns.boxplot, 'DESTINATION', 'COST', order=sorted(df.DESTINATION.unique()))进一步定制归因于在seaborn FacetGrid图中编辑正确的ylabelimport pandas as pdimport calendarimport seaborn as sns# given your data in dataframe df, read from a csvdf = pd.read_csv('test.csv', index_col=0)# create the FacetGrid with boxplotg = sns.FacetGrid(data=df, col='COMPANY', row='WEEKDAY', height=1.5, aspect=4, margin_titles=True, row_order=calendar.day_name)g.map(sns.boxplot, 'DESTINATION', 'COST', order=sorted(df.DESTINATION.unique()))

Answer 2

以下方法创建一个没有间距的 7x2 子图网格，并用于sns.boxplot每个子图内的箱线图：import matplotlib.pyplot as pltimport seaborn as snsimport pandas as pdimport numpy as np# df = pd.read_csv(...)fig, axes = plt.subplots(ncols=2, nrows=7, sharex=True, sharey=True, figsize=(10, 16),                         gridspec_kw={'wspace': 0, 'hspace': 0})companies = ['GOL', 'TAM']for comp_index, company in enumerate(companies):    axes[0, comp_index].set_title(company)    for weekd_index, weekd in enumerate(['Monday', 'Tuesday', 'Wednesday', 'Thursday', 'Friday', 'Saturday', 'Sunday']):        ax = axes[weekd_index, comp_index]        sns.boxplot(data=df[(df['WEEKDAY'] == weekd) & (df['COMPANY'] == company)],                    x='DESTINATION', y='COST', color='skyblue', ax=ax)        if comp_index != 0:            ax.set_ylabel('')        if comp_index == len(companies) - 1:            ax.text(1.02, 0.5, weekd, ha='left', va='center', rotation=90, transform=ax.transAxes)plt.tight_layout()plt.show()