在Pandas或Matplotlib中将多个箱线图绘制在一个图中

绘制箱线图是掌握可视化数据的重要技能之一。在某些情况下，多个数据集需要同时进行比较，比如不同组的评分数据、不同产品的销售数据等。此时，将多个箱线图绘制在同一张图中是非常有用的，可以帮助我们更清晰地了解数据。Pandas和Matplotlib是Python中常用的可视化包，它们提供了很多绘制箱线图的方法。下面将简单介绍如何在Pandas和Matplotlib中将多个箱线图绘制在同一张图中。

使用Pandas绘制多个箱线图

我们先来看看如何在Pandas中绘制多个箱线图。

假设我们有一个DataFrame，其中包含三个不同球员在三个不同球季中的得分数据：

import pandas as pd 

data = {'player1':[10,8,12], 'player2':[13,9,16], 'player3':[8,6,10]}
df = pd.DataFrame(data)
print(df)

输出：

   player1  player2  player3
0       10       13        8
1        8        9        6
2       12       16       10

对于这个数据集，我们可以通过Pandas的boxplot()方法将三个球员在三个球季中的得分进行可视化。我们首先需要对数据进行一些预处理——将DataFrame转换成DataFrameGroupBy对象，然后使用boxplot()方法进行绘图。

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

data = {'player1':[10,8,12], 'player2':[13,9,16], 'player3':[8,6,10]}
df = pd.DataFrame(data)

df.plot.box()
plt.show()

每个箱线图代表一个球员在三个不同球季中的得分数据。从中可以看出，player2 的得分总体上比其他两个球员要高。

使用Matplotlib绘制多个箱线图

如果你对Matplotlib更熟悉，可以使用它绘制多个箱线图。Matplotlib提供了boxplot()方法，使用这个方法可以绘制一个或多个箱线图。和Pandas类似，我们需要将数据预处理后再进行绘制。

import matplotlib.pyplot as plt

data = {'player1':[10,8,12], 'player2':[13,9,16], 'player3':[8,6,10]}
plt.boxplot(data.values(), labels=data.keys())
plt.show()

在这个图中，每个箱线图表示一个球员的得分数据。红线表示中位数，箱子的顶部和底部表示上四分位和下四分位数。每个球员在三个不同球季的得分数据被放在了同一个图中，可以方便地比对不同球员的得分情况。