seaborn.boxplot 对于数据集的每个变量

Question

我正在使用 Wisconsin dataset。要显示 Y 轴是数据帧变量（例如：radius_mean）且 X 轴是诊断的箱线图，我执行以下操作：

sns.boxplot(x='label', y='radius', data=dsWisconsin)

（dsWisconsin 是从 .csv 加载 pandas 的数据框）

我的问题是，我怎样才能显示每个变量的所有箱线图（在网格中），而不是为每个变量执行前面的代码？

例如，类似这样的东西，但每个变量的箱线图来自威斯康星州：

提前致谢

Answer 1

如您所见，尽管可以将所有变量拟合在一个图中，但这并不是一种非常有用的可视化。因此，我建议你按照第二个例子，你得到 5 个图，每个图有 7 个子图。

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

df = pd.read_csv('C:\wisconsin.csv', index_col=0)

n_rows = 5
n_cols = 6
count = 0
col_num = 1

plt.subplots(n_rows, n_cols)
for i in range(n_rows):
    for j in range(n_cols):
        plt.subplot(n_rows, n_cols, count+1)
        sns.boxplot(df.iloc[:, col_num], orient='vertical')
        if col_num < df.shape[1] :
            count += 1
            col_num += 1

plt.show()

df_1 = df.iloc[:, 1:-1]

n_rows = 5
col_start = 0
delta = 7
col_end = 0


for i in range(n_rows):
    col_end = col_start + delta
    df.iloc[:, col_start:col_end].plot(kind = 'box', subplots=True, sym='b.')
    col_start += delta

plt.show()

Answer 2

您可以将数据转换为整齐的格式并使用 FacetGrid

df = df.melt(id_vars=['id', 'diagnosis'])
df[:3]
#          id diagnosis     variable  value
# 0    842302         M  radius_mean  17.99
# 1    842517         M  radius_mean  20.57
# 2  84300903         M  radius_mean  19.69

cols = ['radius_mean', 'texture_mean', 'perimeter_mean', 'area_mean']
grid = sns.axisgrid.FacetGrid(df[df.variable.isin(cols)], col='variable', sharey=False)
grid.map(sns.boxplot, 'diagnosis','value')

seaborn.boxplot 对于数据集的每个变量

seaborn.boxplot for each variable of a dataset

python

boxplot

seaborn