使用Seaborn库中的箱形图在不同的测试组间比较IQ值，具体要求如下所示： （1）使用pandas读取位于子文件夹data中的数据scores.csv。 （2）访问列中每个分组中的数据，将其转换为一个列表，并将该列表分配至相应分组的变量中。 （3）通过每组数据，利用前面的数据创建pandas DataFrame。 （4）利用Seaborn中的boxplot函数对不同测试组中的IQ值创建箱形图。 （5）通过whitegrid样式，将当前上下文设置为talk，并移除除底部之外的所有轴向。随后，为当前图表添加一个标题。

好的，以下是代码实现：

import pandas as pd
import seaborn as sns

# 读取数据
data = pd.read_csv('data/scores.csv')

# 将数据按照分组转化为列表
group1 = data.loc[data['group'] == 1, 'IQ'].tolist()
group2 = data.loc[data['group'] == 2, 'IQ'].tolist()
group3 = data.loc[data['group'] == 3, 'IQ'].tolist()

# 创建DataFrame
df = pd.DataFrame({'Group 1': group1, 'Group 2': group2, 'Group 3': group3})

# 创建箱形图
sns.set(style='whitegrid', context='talk')
sns.boxplot(data=df)
sns.despine(left=True, bottom=True)
plt.title('IQ Scores by Test Group')
plt.show()

这段代码会读取名为'scores.csv'的文件，并将其按照分组转化为列表。接着，创建一个pandas DataFrame，将每个分组的数据传入其中。最后，使用Seaborn的boxplot函数创建箱形图，并设置样式和标题。