许多熊猫数据框的箱形图

Question

我有三个数据框，其中包含17组A，B和C组数据。以下代码段中显示了A

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'])

我想绘制箱线图来比较三组，如图下图中

，我试图用化妆情节seaborn的箱线图如下

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

但显然这是行不通的。有人可以帮忙吗？

Answer 1

考虑分配一个类似于“ 位置” 的指标来区分三组数据。然后将所有三个输入连接起来并融化数据，以检索一个 值 列，一个 Letter 分类列和一个
Location 列，所有输入都输入到sns.boxplot：

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()