可视化多类别

到目前为止，本章只考虑了两个类别之间数值变量的差异。当然，很多数据集包含的类别不止两个。在对多个类别进行检验之前，先做探索性数据分析（EDA）通常更有帮助，例如对每个分组计算汇总统计量，并使用箱线图可视化各类别的数值变量分布。

这里我们回到延迟发货的数据，关注每个包裹价格（pack_price）在三种运输方式（shipment_mode）之间的差异："Air"、"Air Charter" 和 "Ocean"。

late_shipments 已提供；pandas 和 matplotlib.pyplot 已按常用别名导入，seaborn 以 sns 导入。