seabornで点を線で結んだ複数系列の散布図を作成する方法

Pythonの可視化ライブラリ seaborn を使用すると、点を線で結んだ複数系列の散布図を簡単に作成できます。この記事では、FacetGrid を活用して、散布図のポイント同士を線でつなぐグラフを作成する手順を解説します。

実装手順

• 図のサイズを設定し、サブプロット間および周囲の余白（パディング）を調整します。

• 2次元の表形式データを持つ Pandas データフレームを作成します。データフレームはサイズ変更が可能で、異なる型のデータを格納できます。

• 条件付きの関係をプロットするためのマルチプロットグリッド（FacetGrid）を構築します。

• 各ファセット（分割された領域）のデータサブセットに対して、プロット関数を適用します。

• x軸・y軸のデータポイントをもとに、散布図を描画し、さらに点同士を結ぶ折れ線を重ねて表示します。

• 最後に show() メソッドを呼び出して、図を画面に表示します。

コード例

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

plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50]
plt.rcParams["figure.autolayout"] = True

df = pd.DataFrame({"x": [4, 6, 7, 1, 8], "y": [1, 5, 7, 8, 1]})

g = sns.FacetGrid(df, hue="x", height=3.5)
g.map(plt.scatter, "x", "y")
g.map(plt.plot, "x", "y")

plt.show()

実行結果

上記のコードを実行すると、x値ごとに色分けされた散布図のポイントが、線で順番に結ばれたグラフが出力されます。これにより、データポイントの位置関係と変化の流れをひとつの図で把握できます。

ポイント解説

この手法の鍵となるのは sns.FacetGrid() です。hue 引数にカテゴリ列を指定することで、系列ごとに色分けしながらプロットできます。また、g.map(plt.scatter, ...) で散布図を描画した後に g.map(plt.plot, ...) で折れ線を重ねることで、「点＋線」の複合グラフを実現しています。時系列データや実験結果の推移などを視覚化する際に特に有効なアプローチです。