在seaborn中绘制多个箱线图的方法

在数据分析中，箱线图是一种常用的数据可视化方式。而在使用Pandas和seaborn工具包时，绘制多个箱线图是一项非常实用的技能。本文将介绍如何使用seaborn绘制多个箱线图。

1.导入工具包和数据

在开始绘制之前，需要导入需要的Pandas和seaborn工具包，以及需要使用的数据。首先我们需要安装这两个工具包：

!pip install pandas seaborn

然后可以使用以下代码导入工具包和数据（这里以Iris数据集为例）：

import pandas as pd
import seaborn as sns

iris = sns.load_dataset('iris')

2.绘制单个箱线图

在绘制多个箱线图之前，先来回顾一下绘制单个箱线图的方法。下面的代码可以绘制一张包含所有品种花瓣长度分布的箱线图：

sns.boxplot(x='species', y='petal_length', data=iris)

3.绘制多个箱线图

当需要绘制多个箱线图时，可以使用seaborn的FacetGrid和map函数。其中FacetGrid用于控制图形的排列方式，map函数用于绘制子图。

下面的代码可以绘制全数据集中每个品种的花萼宽度、花瓣宽度、花萼长度、花瓣长度的分布图：

g = sns.FacetGrid(iris, col='species')
g.map(sns.boxplot, 'species', 'sepal_width')
g.map(sns.boxplot, 'species', 'petal_width')
g.map(sns.boxplot, 'species', 'sepal_length')
g.map(sns.boxplot, 'species', 'petal_length')

可以发现，通过FacetGrid和map函数，可以轻松地绘制多个箱线图。在上面的代码中，FacetGrid的参数col指定了每个品种分别绘制在不同的子图中。

4.添加标题和标签

为了更好地展示图形，可以添加标题和标签。下面的代码可以为每个子图添加标题和纵坐标标签：

g = sns.FacetGrid(iris, col='species')
g.map(sns.boxplot, 'species', 'sepal_width').set(title='Sepal Width Distribution', ylabel='Sepal Width')
g.map(sns.boxplot, 'species', 'petal_width').set(title='Petal Width Distribution', ylabel='Petal Width')
g.map(sns.boxplot, 'species', 'sepal_length').set(title='Sepal Length Distribution', ylabel='Sepal Length')
g.map(sns.boxplot, 'species', 'petal_length').set(title='Petal Length Distribution', ylabel='Petal Length')