Python 沿x轴在所需距离处绘制seaborn箱线图

是否有必要沿x轴将

seaborn

箱线图放置在所需距离处

我有一个数据框 带索引分配的分层列索引，最大值，类型 学生姓名的行索引

+------------+----------+---------+----------+---------------+
|键入|作业|测验|作业|演示|
||最大100 |最大100 |最大100 |最大100|
+------------+----------+---------+----------+---------------+
|作业| 1 | 2 | 3 | 4|
+------------+----------+---------+----------+---------------+
|学生1 | 88 | 98 | 100 | 85|
+------------+----------+---------+----------+---------------+
|学生2 | 96 | 79 | 100 | 97|
+------------+----------+---------+----------+---------------+
|学生3 | 87 | 79 | 72 | 78|
+------------+----------+---------+----------+---------------+
|学生4 | 87 | 84 | 90 | 85|
+------------+----------+---------+----------+---------------+
|学生5 | 73 | 91 | 76 | 90|
+------------+----------+---------+----------+---------------+
|学生6 | 70 | 75 | 98 | 82|
+------------+----------+---------+----------+---------------+
|学生7 | 85 | 71 | 73 | 75|
+------------+----------+---------+----------+---------------+
|学生8 | 76 | 81 | 94 | 86|
+------------+----------+---------+----------+---------------+
|学生9 | 97 | 80 | 95 | 88|
+------------+----------+---------+----------+---------------+

实际上，作业是字符串，更具描述性

我可以轻松地将数据帧输入seaborn，它将生成一个漂亮的方框图 sns.箱线图（df）

我真正想要的是把盒子分成不同的子地块（不难），但要按时间顺序适当地隔开

更清楚地说：

目前，

sns.boxplot（df）

按时间顺序放置所有的方框图，这很好。 例如，我想在上面画一个子图，它只有测验框图，但是测验框图在x轴上水平排列，如果包括所有作业，它们将落在哪里

是否仍有将seaborn箱线图沿x轴放置在所需距离处

---

sns.boxplot（df['quick'，x=[1,5,9,12]）

不起作用，因为您无法覆盖x'值（但这些只是标签）。

更新：似乎我错了，正如前面指出的，您可以通过巧妙地使用

顺序

关键字来指定位置，但您似乎需要将数据格式从“宽”改为“长”格式

---

简而言之，答案是否定的，

seaborn.boxplot

没有指定x轴上boxplot位置的选项

如果您不太喜欢样式，或者可以手动指定样式，则可以使用

pandas.DataFrame.boxplot

，它具有

positions

属性

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
import numpy.random as rnd   # just to generate some data

data = pd.DataFrame(rnd.randn(10,4))
data.boxplot(positions=[1,5,6,10])
plt.grid('off')

---

这对于整数位置很酷，但对于浮动位置不实用。如何实现这一目标，有什么建议吗？

import numpy as np
import pandas as pd
import seaborn as sns
df = pd.DataFrame(dict(x=np.repeat([0, 3, 5, 6], 10),
                       y=np.random.randn(40)))
sns.boxplot(x="x", y="y", data=df, order=np.arange(7))