Python・Pandas入門：Seabornでカテゴリ変数ごとにグループ化した縦向きの箱ひげ図（ボックスプロット）を描く方法

Seabornの箱ひげ図（Box Plot）は、カテゴリごとのデータ分布を視覚的に比較するための強力なツールです。中央値、四分位範囲、外れ値などをひと目で確認できるため、カテゴリ変数と数値変数の関係を分析する際によく使われます。

縦向きの箱ひげ図を作成するには、seaborn.boxplot() 関数を使用します。x軸にカテゴリ変数、y軸に数値変数を指定するだけで、自動的にカテゴリ別にグループ化されたプロットが描画されます。

使用するデータセット

ここでは、次のような内容を持つCSVファイル「Cricketers.csv」をデータセットとして使用します。クリケット選手の所属アカデミー（Academy）や年齢（Age）などの情報が含まれています。

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

次に、pd.read_csv() を使ってCSVファイルのデータをPandas DataFrameに読み込みます。

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

縦向きの箱ひげ図を描画する

x軸に「Academy」（カテゴリ変数）、y軸に「Age」（数値変数）を指定して、アカデミーごとの年齢分布を示す縦向きの箱ひげ図を描きます。

sb.boxplot(x='Academy', y='Age', data=dataFrame)

これにより、各アカデミーを横並びにした縦向きの箱ひげ図が生成され、アカデミー間での年齢分布の違いや外れ値の有無を簡単に比較できます。

完全なサンプルコード

以下に、最初から最後までの一連のコードをまとめて示します。

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")

# Academy と Age を使って縦向きの箱ひげ図を描画
sb.boxplot(x='Academy', y='Age', data=dataFrame)

# グラフを表示
plt.show()

実行結果

上記のコードを実行すると、アカデミーごとに年齢の分布を比較できる縦向きの箱ひげ図が出力されます。箱の中の線は中央値、箱の上下端は第1四分位数と第3四分位数を表し、ひげの外にある点は外れ値として表示されます。