Python 如何为具有不同比例数据的不同类别显示单个小提琴图？

我正在使用Python的Seaborn库来可视化我的数据集。当我在一个绘图中绘制所有类的数据时，绘图显示不正确，这可能是因为所有类可能没有相同比例的数据（如下所示）

但是，当我绘制单个类的数据时，它会正确显示（如图所示）

我应该在相同的尺度上标准化所有类的数据，然后再次绘图，还是有其他方法来实现所有类的单一小提琴绘图

谢谢你的帮助

编辑：

按照@warlax56的要求，我在代码中做了如下操作：

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

# Global settings for Seaborn library
sb.set_style("whitegrid", {
    "grid.linestyle": '--'
})


def main():
    # The location of Gaussian Pre-processing data for both age and BMI
    # that gives the highest accuracy for 0.56s and 0.36s SD respectively
    age_feats_file = '../Data/SVM-RFE-N36-gaussian-age-sigma100.csv'

    # Load the Age csv file
    age_data = pd.read_csv(age_feats_file)

    # plotting only f50 for checking
    vplot = sb.violinplot(x='age_class', y='f50', data=age_data, inner="box")
    vplot.set_xticklabels(vplot.get_xticklabels(), rotation=20)
    plt.show()

SVM-RFE-N36-gaussian-age-sigma100.csv是包含下图所示数据的数据集csv文件：

---

该类别的

青年人

值似乎比其他类别大3个数量级。这是预期的吗？你确定你的数据没有问题吗？你能提供可重复性最低的代码吗？i、 e.制作一个手动定义的小数据集，执行相同的操作，并向我们显示结果？“如果我们看不到引擎盖下发生的事情，就很难提供帮助。”DizietAsahi显然，我的数据就是这样的。我是否应该在绘制小提琴图之前对相同比例的数据进行标准化处理？@warax56，我已经编辑了这个问题。让我知道这是否对你有帮助。嗯，看来你在年轻人中可能有一个异常值。尝试一个预处理步骤，删除不在平均值2个标准偏差范围内的数据。或者简单地限制最小值和最大值。如果这两项都不起作用，那么标准化可能是一个好的举措。