Seaborn: como criar um boxplot com múltiplas colunas

Você pode usar a seguinte sintaxe básica no Seaborn para criar um boxplot de várias colunas de um DataFrame do pandas:

 sns. boxplot (x=' variable ', y=' value ', data=df)

O exemplo a seguir mostra como usar essa sintaxe na prática.

Exemplo: Boxplot de múltiplas colunas usando Seaborn

Suponha que temos o seguinte DataFrame do pandas que mostra os pontos marcados por jogadores em três times de basquete diferentes:

 import pandas as pd

#createDataFrame
df = pd. DataFrame ({' A ': [5, 7, 7, 9, 12, 12],
                   ' B ': [8, 8, 9, 13, 15, 17],
                   ' C ': [1, 2, 2, 4, 5, 7]})

#view DataFrame
df

        A B C
0 5 8 1
1 7 8 2
2 7 9 2
3 9 13 4
4 12 15 5
5 12 17 7

Suponha que queiramos criar três box plots mostrando a distribuição dos pontos marcados por cada equipe.

Para criar vários boxplots no seaborn, você deve primeiro mesclar o DataFrame do pandas em um formato longo :

 #melt data frame into long format
df_melted = pd. melt (df)

#view first 10 rows of melted data frame
df_melted. head ( 10 )

	variable value
0 to 5
1 to 7
2 to 7
3 to 9
4 to 12
5 to 12
6 B 8
7 B 8
8 B 9
9 B 13

Agora podemos criar vários boxplots usando seaborn:

 import matplotlib. pyplot as plt
import seaborn as sns

#create seaborn boxplots by group
sns. boxplot (x=' variable ', y=' value ', data=df_melted) 

O eixo x exibe as equipes e o eixo y exibe a distribuição dos pontos marcados.

Observe que podemos usar a seguinte sintaxe para também adicionar um título e alterar os rótulos dos eixos :

 import matplotlib. pyplot as plt
import seaborn as sns

#create seaborn boxplots by group
sns. boxplot (x=' variable ', y=' value ', data=df_melted). set (title=' Points by Team ')

#modify axis labels
plt. xlabel ('Team')
plt. ylabel ('Points') 

Recursos adicionais

Os tutoriais a seguir explicam como criar outras visualizações comuns em seaborn :

Como criar um gráfico de pizza no Seaborn
Como criar um gráfico de área no Seaborn
Como criar um gráfico de série temporal no Seaborn