表中有FactoryName、JiJXH、sale字段，如何绘制横轴是不同的FactoryName-JiJXH，纵轴是sale箱线图，并且横轴FactoryName-JiJXH刻度换行全部显示出来，并且按照不同的FactoryName-JiJXH制作sale中位数的折线，用python中的pyecharts绘制箱线图和折线图复合图

好的，我会回答你的问题并提供相应的代码。

首先，你需要将数据存储在一个DataFrame中，然后使用pandas的groupby函数对FactoryName-JiJXH进行分组，然后使用seaborn库绘制箱线图和折线图。

以下是示例代码：

import pandas as pd
import seaborn as sns
from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Boxplot, Line

# 创建DataFrame
df = pd.DataFrame({
    'FactoryName': ['A', 'A', 'B', 'B', 'B'],
    'JiJXH': [1, 2, 3, 4, 5],
    'sale': [10, 20, 30, 40, 50]
})

# 将FactoryName和JiJXH合并为一列
df['FactoryName-JiJXH'] = df['FactoryName'] + '-' + df['JiJXH'].astype(str)

# 对FactoryName-JiJXH进行分组
grouped = df.groupby('FactoryName-JiJXH')

# 绘制箱线图
box = Boxplot()
for name, group in grouped:
    box.add_xaxis([name])
    box.add_yaxis('', [group['sale'].tolist()], boxgap=0, tooltip_opts=opts.TooltipOpts(trigger='axis', axis_pointer_type='cross'))
box.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title='Sale Boxplot', subtitle=''))
box.set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False))
box.render('boxplot.html')

# 绘制折线图
line = Line()
for name, group in grouped:
    line.add_xaxis([name])
    line.add_yaxis('Median', [group['sale'].median()], label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False))
line.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title='Sale Median Line', subtitle=''))
line.set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=True, position='top'))
line.render('line.html')

这段代码会生成两个文件：boxplot.html和line.html，你可以在浏览器中打开这两个文件查看结果。

如果你想要在一个图表中同时显示箱线图和折线图，你可以使用pyecharts的Overlap组合图，以下是示例代码：

from pyecharts.charts import Overlap

# 创建Overlap图表
overlap = Overlap()
overlap.add(box)
overlap.add(line)

# 设置x轴标签旋转和间隔
overlap.set_global_opts(
    xaxis_opts=opts.AxisOpts(axislabel_opts=opts.LabelOpts(rotate=45, interval=0)),
    legend_opts=opts.LegendOpts(is_show=True)
)

# 显示图表
overlap.render('overlap.html')

这段代码会生成一个名为overlap.html的文件，在浏览器中打开即可查看复合图。