多数のカテゴリを可視化する

この章ではこれまで、数値変数の差を2つのカテゴリ間で比較する場合のみを扱ってきました。もちろん、多くのデータセットにはさらに多くのカテゴリが含まれます。複数カテゴリで検定を行う前に、各グループの要約統計量を計算し、箱ひげ図で各カテゴリの数値変数の分布を可視化するなど、探索的データ分析（EDA）を行うと役立ちます。

ここでは、遅延出荷データに戻り、各パッケージの価格（pack_price）が3つの出荷モード（shipment_mode）「"Air"」「"Air Charter"」「"Ocean"」の間でどのように異なるかを見ていきます。

late_shipments が利用可能です。pandas と matplotlib.pyplot は標準のエイリアスで読み込まれており、seaborn は sns として読み込まれています。