用 Seaborn 绘制分类数据箱线图：从基础操作到实战技巧全解析

用 Seaborn 绘制分类数据箱线图：从基础操作到实战技巧全解析

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在数据分析的世界里，可视化是沟通的桥梁。而在众多图表类型中，箱线图（Boxplot）以其简洁直观的方式，成为探索分类变量与数值变量关系的利器。它不仅能展示数据的分布情况，还能揭示异常值、偏态分布和组间差异。

这篇文章将带你从零开始掌握 Seaborn 中箱线图的绘制技巧，结合实际案例，深入讲解参数设置、样式美化、分组对比等进阶操作。无论你是刚入门的 Python 数据分析爱好者，还是希望提升可视化表达力的资深开发者，都能在这里找到实用的参考与灵感。

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一、为什么选择 Seaborn？

Seaborn 是基于 Matplotlib 封装的高级可视化库，专注于统计图表的绘制。相比 Matplotlib，Seaborn 提供了更简洁的 API、更美观的默认样式以及更强大的分组绘图能力。

箱线图是 Seaborn 的强项之一，尤其适用于：

• 比较不同类别的数值分布
• 识别异常值
• 分析数据偏态与集中趋势

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二、准备工作：环境与数据

安装依赖

pip install seaborn pandas matplotlib

导入库

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

示例数据集：tips

Seaborn 自带的 tips 数据集是一个经典的餐厅消费记录，包含性别、吸烟与否、消费金额等字段，非常适合分类数据分析。

df = sns.load_dataset("tips")
print(df.head())

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三、基础箱线图绘制

1. 单变量分类对比

我们先来看看不同性别在消费金额上的分布差异：

sns.boxplot(x="sex", y="total_bill", data=df)
plt.title("不同性别的消费金额分布")
plt.show()

解释：

• x="sex"：分类变量
• y="total_bill"：数值变量
• data=df：数据源

这张图清晰展示了男性与女性在消费金额上的中位数、四分位数和异常值。

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四、进阶技巧：分组、调色与样式美化

1. 添加分组变量：hue 参数

我们可以进一步按吸烟与否分组：

sns.boxplot(x="sex", y