一次使用 Seaborn 为数据集中的所有变量绘制箱线图

如何解决一次使用 Seaborn 为数据集中的所有变量绘制箱线图

我看了很多视频，阅读了 Seaborn 文档，浏览了很多网站，但我仍然没有找到问题的答案。

这是来自 Seaborn 的文档：

iris = sns.load_dataset("iris")
ax = sns.Boxplot(data=iris,orient="h",palette="Set2")

此代码为单个图形中的每个数值变量创建箱线图。

当我尝试添加 Hue="species" 时，ValueError: 不能在没有 hue 和 x 的情况下使用 y。有没有办法用 Seaborn 做到这一点？我想查看所有数值变量的箱线图并探索一个分类变量。因此该图将显示每个物种的所有数值变量。由于有 3 个物种，因此箱线图的总数将为 12 个（3 个物种乘以 4 个数值变量）。

我正在学习 EDA（探索性数据分析）。我认为上图可以帮助我同时探索许多变量。

感谢您花时间阅读我的问题！

解决方法

要应用“色调”，seaborn 需要 "long" form 中的数据框。 df.melt() 是一个可以在这里提供帮助的 Pandas 函数。它将数字列转换为 2 个新列：一个称为“变量”，带有列的旧名称，另一个称为“值”，带有值。生成的数据帧的长度将是 x= 的 4 倍，y= 可以使用“value”，import seaborn as sns from matplotlib import pyplot as plt iris = sns.load_dataset("iris") iris_long = iris.melt(id_vars=['species']) ax = sns.boxplot(data=iris_long,x="value",y="variable",orient="h",palette="Set2",hue="species") plt.tight_layout() plt.show() 可以使用“variable”。

长格式如下：

	物种	变量	价值
0	setosa	sepal_length	5.1
1	setosa	sepal_length	4.9
2	setosa	sepal_length	4.7
3	setosa	sepal_length	4.6
4	setosa	sepal_length	5.0
	...	...	...

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