sns.boxplot(y=olympic['Age']) plt.show()将数据框中三个变量做成箱线图排成一排

好的，为了将数据框中三个变量做成箱线图排成一排，你需要按照以下步骤进行操作：

1. 导入需要使用的Python库，例如pandas、matplotlib和seaborn等。
2. 读取数据框，并使用describe()函数查看数据框中每一个数值型变量的描述性统计信息。
3. 使用subplot()函数创建一个包含三个子图的画布，并在每一个子图中使用boxplot()函数分别绘制一个变量的箱线图。
4. 使用其他函数来调整子图和整个画布的显示效果，例如设置横纵轴标签、添加标题等等。

下面是一个示例代码，你可以根据自己的数据框和需要进行相应的修改：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

# 读取数据框
olympic = pd.read_csv('olympic.csv')

# 查看数据框的描述性统计信息
print(olympic.describe())

# 创建一个包含三个子图的画布
fig, axs = plt.subplots(ncols=3, figsize=(15, 5))

# 在每一个子图中绘制一个变量的箱线图
sns.boxplot(y=olympic['Age'], ax=axs[0])
sns.boxplot(y=olympic['Height'], ax=axs[1])
sns.boxplot(y=olympic['Weight'], ax=axs[2])

# 调整子图和整个画布的显示效果
axs[0].set_title('Age')
axs[1].set_title('Height')
axs[2].set_title('Weight')
plt.tight_layout()
plt.show()

这样，你就可以得到三个变量的箱线图排成一排，并且可以进行相应的分析和解释了。