你的代码是用来绘制箱线图的，以下是完整的代码实现和解释： ### 完整代码实现 ```python import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt # 假设 data_clean 是一个已经加载好的 Pandas DataFrame # 并且包含 "Group" 和 "Age" 两列数据 # 设置 Seaborn 的绘图风格 sns.set(style="whitegrid") # 绘制箱线图 plt.figure(figsize=(8, 6)) # 设置图形大小 sns.boxplot(x="Group", y="Age", data=data_clean) # 箱线图 plt.title("三组年龄分布对比", fontsize=16) # 添加标题 plt.xlabel("组别", fontsize=14) # 设置 x 轴标签 plt.ylabel("年龄", fontsize=14) # 设置 y 轴标签 plt.xticks(fontsize=12) # 设置 x 轴刻度字体大小 plt.yticks(fontsize=12) # 设置 y 轴刻度字体大小 plt.show() # 显示图形 ``` --- ### 代码解释 1. **导入必要的库**： - `seaborn`：用于绘制统计图表，这里用来绘制箱线图。 - `matplotlib.pyplot`：用于对图形进行进一步的自定义设置（如标题、轴标签等）。 2. **设置绘图风格**： - 使用 `sns.set(style="whitegrid")` 设置背景为带有网格线的白色风格，方便观察数据分布。 3. **绘制箱线图**： - `sns.boxplot(x="Group", y="Age", data=data_clean)`： - `x="Group"`：表示将 "Group" 列作为分类变量（即 x 轴）。 - `y="Age"`：表示将 "Age" 列作为数值变量（即 y 轴）。 - `data=data_clean`：指定数据源为 `data_clean` 数据框。 4. **添加标题和轴标签**： - `plt.title("三组年龄分布对比", fontsize=16)`：设置图形标题。 - `plt.xlabel("组别", fontsize=14)`：设置 x 轴标签。 - `plt.ylabel("年龄", fontsize=14)`：设置 y 轴标签。 5. **调整字体大小**： - `plt.xticks(fontsize=12)` 和 `plt.yticks(fontsize=12)`：分别调整 x 轴和 y 轴刻度的字体大小。 6. **显示图形**： - `plt.show()`：最终显示绘制完成的箱线图。 --- ### 输出效果 这段代码会生成一个箱线图，展示不同组别（"Group"）中年龄（"Age"）的分布情况。箱线图能够清晰地显示每组数据的中位数、四分位数、异常值等信息。 --- ###