視覺化多個類別

到目前為止，你只比較了兩個類別之間數值變數的差異。當然，很多資料集包含不只兩個類別。在對多個類別進行統計檢定之前，先做探索式資料分析（EDA）通常很有幫助，例如為每個群組計算摘要統計量，並用盒鬚圖視覺化各類別數值變數的分布。

在這裡，我們回到延遲出貨資料，看看每件包裹的價格（pack_price）在三種出貨方式（shipment_mode）之間如何變化："Air"、"Air Charter" 與 "Ocean"。

late_shipments 已提供；pandas 與 matplotlib.pyplot 已以標準別名載入，seaborn 以 sns 載入。