Python 在seaborn中并排绘制两列的方框图

我想绘制熊猫数据帧的两列，作为按类别并排绘制的框。这与这里提出的问题不同：两列中的列表在哪里。那里的解决方案对我不起作用

MWE

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上面的代码生成：

将箱线图中的“data1”替换为“data2”，将给出：

我想要的是这样的东西：

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首先需要

熔化
（转换为长格式）数据帧
：

data = df.melt(id_vars=['Categories'], var_name='dataset', value_name='values')
print(data)

印刷品：

   Categories dataset  values
0           A   data1     2.0
1           A   data2     4.0
2           C   data1     4.0
3           C   data2     5.0
4           B   data1     5.0
5           B   data2     4.0
6           A   data1    10.0
7           A   data2     4.2
8           B   data1     9.0
9           B   data2     3.0
10          C   data1     3.0
11          C   data2     3.0

现在您只需使用
dataset
作为色调。因为剧情很忙，我把传说移到了外面

sns.boxplot(data=data, x='Categories', y='values', hue='dataset')
plt.legend(title='dataset', loc='upper left', bbox_to_anchor=(1, 1))


按操作进行编辑：

我在一个函数中实现了这一点，这样它就可以在ax中生成所需列数的绘图，并返回它

def box_plot_columns(df,categories_column,list_of_columns,legend_title,y_axis_title,**boxplotkwargs):
    columns = [categories_column] + list_of_columns
    newdf = df[columns].copy()
    data = newdf.melt(id_vars=[categories_column], var_name=legend_title, value_name=y_axis_title)
    return sns.boxplot(data=data, x=categories_column, y=y_axis_title, hue=legend_title, **boxplotkwargs)

用法示例：

fig, ax = plt.subplots(1,1)
ax = box_plot_columns(Data,"Categories",["data1","data2"],"dataset","values",ax=ax)
ax.set_title("My Plot")
plt.show()

试试这个：

df = pd.DataFrame(
[
[2, 4, "A"],
[4, 5, "C"],
[5, 4, "B"],

[10, 4.2, "A"],
[9, 3, "B"],
[3, 3, "C"]
], columns=['data1', 'data2', 'Categories'])

#Plotting by seaborn
df_c = pd.melt(df, "Categories", var_name="data1", value_name="data2")
sns.factorplot("Categories",hue="data1", y="data2", data=df_c, kind="box")

不幸的是，没有一种方法不必重新构造数据就可以做到这一点。谢谢@米格尔，毕竟有一个更简单的方法
factorplot
在图例方面做得更好，但我更喜欢轴级绘图，图例可以移动。
df = pd.DataFrame(
[
[2, 4, "A"],
[4, 5, "C"],
[5, 4, "B"],

[10, 4.2, "A"],
[9, 3, "B"],
[3, 3, "C"]
], columns=['data1', 'data2', 'Categories'])

#Plotting by seaborn
df_c = pd.melt(df, "Categories", var_name="data1", value_name="data2")
sns.factorplot("Categories",hue="data1", y="data2", data=df_c, kind="box")