向 Pandas DataFrame 箱线图添加图例

Posted 2023-03-11

【中文标题】向 Pandas DataFrame 箱线图添加图例

【英文标题】：Adding a legend to a Pandas DataFrame boxplot

【发布时间】：2018-04-08 11:17:40

【问题描述】：

我正在同一轴上绘制一系列箱线图，并希望添加一个图例来识别它们。 非常简化，我的脚本如下所示：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
df=
bp=
positions = [1,2,3,4]
df[0]= pd.DataFrame (np.random.rand(4,4),columns =['A','B','C','D'])
df[1]= pd.DataFrame (np.random.rand(4,4),columns =['A','B','C','D'])
colour=['red','blue']
fig, ax = plt.subplots()
for i in [0,1]:
    bp[i] = df[i].plot.box(ax=ax,
                          positions = positions,
                          color='whiskers': colour[i],
                                 'caps': colour[i],
                                 'medians': colour[i],
                                 'boxes': colour[i]
                          )
plt.legend([bp[i] for i in [0,1]], ['first plot', 'second plot'])
fig.show()

情节很好，但未绘制图例，我收到此警告

    UserWarning: Legend does not support <matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot object at 0x000000000A7830F0> instances.
A proxy artist may be used instead.

（我之前在散点图中添加图例时曾收到此警告，但图例仍被绘制，所以我可以忽略它。）

Here is a link to a description of proxy artists，但不清楚如何将其应用于我的脚本。有什么建议吗？

【参考方案1】：

'pandas' 绘图返回不能用于生成图例的 AxesSubplot 对象。您必须使用 proxy artist 生成您自己的图例。我修改了你的代码：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import matplotlib.patches as mpatches
df=
bp=
positions = [1,2,3,4]
df[0]= pd.DataFrame (np.random.rand(4,4),columns =['A','B','C','D'])
df[1]= pd.DataFrame (np.random.rand(4,4),columns =['A','B','C','D'])
colour=['red','blue']
fig, ax = plt.subplots()
for i in [0,1]:
    bp[i] = df[i].plot.box(ax=ax,
                          positions = positions,
                          color='whiskers': colour[i],
                                 'caps': colour[i],
                                 'medians': colour[i],
                                 'boxes': colour[i]
                          )

red_patch = mpatches.Patch(color='red', label='The red data')
blue_patch = mpatches.Patch(color='blue', label='The blue data')
plt.legend(handles=[red_patch, blue_patch])

plt.show()

结果如下：