Python Pandas入門：Seabornでカウントプロットを作成し、バーのスタイルを自由にカスタマイズする方法

Seabornのカウントプロット（Count Plot）は、カテゴリごとの観測値の出現回数を棒グラフで視覚的に表示するための機能です。このプロットを作成するには、seaborn.countplot()メソッドを使用します。

さらに、facecolor（塗りつぶし色）、linewidth（線の太さ）、edgecolor（枠線の色）という3つのパラメータを使えば、バーの見た目をお好みに合わせてスタイリングできます。塗りつぶしを透明にして枠線だけを際立たせるなど、洗練されたデザインのグラフも簡単に実現可能です。

使用するデータセット

今回は、CSVファイル形式のデータセット「Cricketers.csv」を使用します。クリケット選手の年齢などの情報が含まれたファイルです。

必要なライブラリのインポート

まず、Seaborn・Pandas・Matplotlibの各ライブラリをインポートします。

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

CSVファイルからデータを読み込む

Pandasのread_csv()メソッドを使って、CSVファイルのデータをDataFrameに読み込みます。

dataFrame = pd.read_csv("C:\\Users\\amit_\\Desktop\\Cricketers.csv")

バーのスタイルを設定する

facecolor、linewidth、edgecolorの各パラメータを指定して、バーのデザインを整えます。以下の例では、塗りつぶし色を透明（RGBAでアルファ値0）にし、太さ3の枠線にダーク系のカラーパレットを適用しています。

sb.countplot(dataFrame["Age"], facecolor=(0, 0.0, 0, 0), linewidth=3, edgecolor=sb.color_palette("dark", 2))

完全なサンプルコード

以下が、ここまでの手順をまとめたコード全体です。

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

# CSVファイルからPandas DataFrameへデータを読み込む
dataFrame = pd.read_csv("C:\\Users\\amit_\\Desktop\\Cricketers.csv")

# Age列を使ってカウントプロットを作成
# バーのスタイルをデザイン
sb.countplot(dataFrame["Age"], facecolor=(0, 0.0, 0, 0), linewidth=3, edgecolor=sb.color_palette("dark", 2))

# グラフを表示
plt.show()

実行結果

上記のコードを実行すると、年齢ごとの選手数を示すカウントプロットが表示されます。バーは透明な塗りつぶしにダークカラーの太い枠線で描画され、視覚的に魅力的なグラフになります。