用python的seaborn画数值箱型图

import pandas as pd
city8_fullname = ['北京','重庆','武汉','深圳','南京','广州','成都','上海']
job_type = ['数据分析师','数据挖掘工程师','算法工程师']
salary_dic = {}
for i in range(len(city8_fullname)):
    df = pd.DataFrame(pd.read_excel('./Boss直聘数据-八个城市/Boss直聘-'+city8_fullname[i]+'.xls'))
    salary_dic[city8_fullname[i]] = df[['职位名称','平均月薪']]
    salary_dic[city8_fullname[i]]['城市'] = pd.Series([city8_fullname[i]]*df.shape[0])
## 整合成画图需要的格式
salary = salary_dic[city8_fullname[0]]
for i in range(1,8):
    salary = pd.concat([salary,salary_dic[city8_fullname[i]]],ignore_index="true")

 
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
 
# 中文与正负号显示设置
plt.rcParams['font.sans-serif'] = 'Microsoft YaHei'
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
# Draw
plt.figure(figsize=(14,8), dpi= 100)
sns.boxplot(x='城市', y='平均月薪', data=salary, hue='职位名称')
sns.stripplot(x='城市', y='平均月薪', data=salary, color='black', size=2, jitter=1)
for i in range(len(salary['城市'].unique())-1):
    plt.vlines(i+.5, 10, 45, linestyles='solid', colors='gray', alpha=0.2)
plt.title('八大城市对口专业薪资分布', fontsize=20)
plt.legend(title='职位类型')
plt.xticks(fontsize=14)
plt.xlabel('城市',fontsize=16)
plt.ylabel('平均月薪',fontsize=16)
plt.yticks(fontsize=14)
plt.savefig(r'./绘图结果/薪资-薪资分布-箱线图.png')