本文详解 python 中用 `matplotlib.pyplot.boxplot()` 绘制分组箱线图的常见错误及正确做法，重点解决因数据维度不匹配导致的 `valueerror: x must have 2 or fewer dimensions` 错误，并提供可直接运行的完整示例代码。
在使用 plt.boxplot() 绘制分组箱线图时，一个高频误区是直接传入 DataFrame 或二维子集（如 pulserate[pulserate["Ran"] == "yes"]），而 boxplot 要求每个输入元素必须是一维数值序列（如 pd.Series、np.ndarray 或 list）。若传入的是含多列的 DataFrame（即使只有一行），其维度 ≥ 2，就会触发 ValueError: X must have 2 or fewer dimensions。
正确做法是：对每一组数据，明确提取目标数值列（例如 "Pulse"），再以列表形式组织各组的一维数组。以下是规范、健壮的实现步骤：
✅ 正确代码示例
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
# 1. 读取数据
pulserate = pd.read_csv("PulseNew.csv")
# 2. 按条件筛选分组，并**严格提取数值列**
ran_yes = pulserate[pulserate["Ran"] == "yes"]["Pulse"] # → Series (1D)
ran_no = pulserate[pulserate["Ran"] == "no"]["Pulse"] # → Series (1D)
# 3. 构建数据列表：每个元素均为 1D 数值序列
ran_data = [ran_yes, ran_no]
# 4. 绘制箱线图
plt.figure(figsize=(6, 5))
plt.boxplot(ran_data, labels=["Ran: Yes", "Ran: No"])
plt.ylabel("Pulse Rate")
plt.title("Pulse Rate Distribution by Running Status")
plt.grid(True, alpha=0.3)
plt.show()⚠️ 常见错误分析
- ❌ plt.boxplot([ran_yes, ran_no])：ran_yes 和 ran_no 是 DataFrame（含多列），非一维数组 → 报错。
- ❌ subset = pulserate[(pulserate["Ran"]=="yes") & (pulserate["Ran"]=="no")]：逻辑矛盾，结果为空 DataFrame → 空图。
- ❌ 忘记指定列名（如 ran_yes["Pulse"]）→ 默认传入整行数据 → 维度错误。
? 进阶建议
- 使用 dropna() 避免缺失值干扰：ran_yes = pulserate[pulserate["Ran"]=="yes"]["Pulse"].dropna()
- 支持多组更简洁写法（推荐）：
grouped = pulserate.groupby("Ran")["Pulse"] plt.boxplot([group.values for name, group in grouped], labels=grouped.groups.keys()) - 若需统计信息（中位数、四分位数等），可配合 pulserate.groupby("Ran")["Pulse"].describe() 辅助验证。
掌握“筛选 → 提取列 → 组织为一维列表”这一核心流程，即可稳定绘制任意分组箱线图，避免维度陷阱。
