基于数据框的点箱图

Question

Pandas中的数据框（Dataframe）有一个叫做箱线图（boxplot）的方法，但有没有办法在Pandas中创建点箱线图（dot-boxplots），或者用seaborn来实现呢？

这里说的点箱线图，是指在箱线图中显示实际的数据点（或者相关的样本数据），比如下面这个例子（是在R语言中得到的）。

Answer 1

在seaborn的0.6版本中（现在在github的主分支上），你可以使用stripplot这个功能来实现这个效果。下面是一个例子：

import seaborn as sns
tips = sns.load_dataset("tips")
sns.boxplot(x="day", y="total_bill", data=tips)
sns.stripplot(x="day", y="total_bill", data=tips,
              size=4, jitter=True, edgecolor="gray")

Answer 2

关于OP提问的更准确的答案（使用Pandas）：

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

data = pd.DataFrame({ "A":np.random.normal(0.8,0.2,20),
                      "B":np.random.normal(0.8,0.1,20), 
                      "C":np.random.normal(0.9,0.1,20)} )

data.boxplot()

for i,d in enumerate(data):
    y = data[d]
    x = np.random.normal(i+1, 0.04, len(y))
    plt.plot(x, y, mfc = ["orange","blue","yellow"][i], mec='k', ms=7, marker="o", linestyle="None")

plt.hlines(1,0,4,linestyle="--")

---

旧版本（更通用）：

使用matplotlib：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

a = np.random.normal(0,2,1000)
b = np.random.normal(-2,7,100)
data = [a,b]

plt.boxplot(data) # Or you can use the boxplot from Pandas

for i in [1,2]:
    y = data[i-1]
    x = np.random.normal(i, 0.02, len(y))
    plt.plot(x, y, 'r.', alpha=0.2)

这样会得到：

灵感来自于这个教程

希望这对你有帮助！