我想在 pandas 中使用 seaborn 绘制箱线图，因为这是一种更好的可视化数据的方式，但我不太熟悉它。我有三个不同指标的数据帧，我想比较不同的指标。我将循环遍历文件路径来访问它们。
for path in paths:
df = pd.read_csv(path)
每个指标的 dfs 都是独立的，看起来像这样（其中 .... 表示填充的数据值）。 1、2、3、4、5 是列名称，表示不同的试验：
1 2 3 4 5
0 ..............
1 ..............
2 ..............
3 ..............
4 ..............
我希望将试验 1、2、3、4、5 的所有图和 3 个指标中的每一个并排，其中三个指标的所有第一个试验图将位于左侧，然后是所有第二个试验图将在其右侧，依此类推。
我怎样才能在seaborn中做到这一点？我知道我可以通过循环路径并使用 boxplot 函数为每个指标单独绘制一个图，如下所示：
sns.boxplot(data=df)
但是，我如何才能将其他指标的图并排放置在同一图上？
考虑首先分配一个分组列，例如Trial对于每个对应的数据帧，然后pd.concat你的数据框，最后pd.melt使用seaborn 绘图之前的指标/值长期数据框的数据。下面用随机数据演示：
import pandas as pd
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
import seaborn as sns
np.random.seed(44)
# DATAFRAMES WITH TRIAL COLUMN ASSIGNED
df1 = pd.DataFrame(np.random.randn(5,5), columns=list(range(1,6))).assign(Trial=1)
df2 = pd.DataFrame(np.random.randn(5,5), columns=list(range(1,6))).assign(Trial=2)
df3 = pd.DataFrame(np.random.randn(5,5), columns=list(range(1,6))).assign(Trial=3)
cdf = pd.concat([df1, df2, df3]) # CONCATENATE
mdf = pd.melt(cdf, id_vars=['Trial'], var_name=['Number']) # MELT
print(mdf.head())
# Trial Number value
# 0 1 1 -0.750615
# 1 1 1 -1.715070
# 2 1 1 -0.963404
# 3 1 1 0.360856
# 4 1 1 -1.190504
ax = sns.boxplot(x="Trial", y="value", hue="Number", data=mdf) # RUN PLOT
plt.show()
plt.clf()
plt.close()
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