我看了很多视频，阅读了 Seaborn 文档，查看了很多网站，但我仍然没有找到问题的答案。
这来自 Seaborn 文档：
iris = sns.load_dataset("iris")
ax = sns.boxplot(data=iris, orient="h", palette="Set2")
此代码为单个图形中的每个数值变量创建箱线图。
当我尝试添加 hue= "species" 时，ValueError: Cannot use huewithout xand y。有没有办法用 Seaborn 做到这一点？我想查看所有数值变量的箱线图并探索分类变量。因此，该图将显示每个物种的所有数值变量。由于有 3 个物种，箱线图的总数为 12（3 个物种乘以 4 个数值变量）。
我正在学习 EDA（探索性数据分析）。我认为上图将帮助我一次探索许多变量。
感谢您花时间阅读我的问题！
要应用“色调”，seaborn 需要“长”形式的数据框。df.melt()是一个可以在这里提供帮助的 pandas 函数。它将数字列转换为 2 个新列：一个称为“变量”，具有列的旧名称，另一个称为“值”，具有值。生成的数据帧将是 4 倍长，因此“值”可以用于x=，“变量”可以用于y=。
长格式如下所示：
| 物种 | 多变的 | 价值 | |
|---|---|---|---|
| 0 | 濑户 | 萼片长度 | 5.1 |
| 1 | 濑户 | 萼片长度 | 4.9 |
| 2 | 濑户 | 萼片长度 | 4.7 |
| 3 | 濑户 | 萼片长度 | 4.6 |
| 4 | 濑户 | 萼片长度 | 5.0 |
| ... | ... | ... |
import seaborn as sns
from matplotlib import pyplot as plt
iris = sns.load_dataset("iris")
iris_long = iris.melt(id_vars=['species'])
ax = sns.boxplot(data=iris_long, x="value", y="variable", orient="h", palette="Set2", hue="species")
plt.tight_layout()
plt.show()
