【Python】Seabornでカウントプロットを作成する方法 – Pandasデータ可視化入門

Seabornのカウントプロットとは

Seabornのカウントプロット(Count Plot)は、カテゴリごとの観測値の件数を棒グラフで視覚的に表示するグラフです。カテゴリカルデータの分布をひと目で把握できるため、探索的データ分析(EDA)でよく使われます。作成には seaborn.countplot() 関数を使用します。

本記事では、クリケット選手のデータが格納されたCSVファイル「Cricketers.csv」をサンプルデータセットとして使用し、カウントプロットの基本的な作成方法を解説します。

必要なライブラリのインポート

まず、Seaborn・Pandas・Matplotlibの3つの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、CSVファイルのデータをPandasのDataFrameに読み込みます。

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

例1:Age列でカウントプロットを作成する

以下は、「Age(年齢)」列を指定してカウントプロットを作成するコードです。

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列でカウントプロットを作成
sb.countplot(dataFrame["Age"])

# グラフを表示
plt.show()

このコードを実行すると、年齢ごとの選手数を示す次のようなカウントプロットが出力されます。

例2:hueパラメータでカテゴリ別に色分けする

続いて、hueパラメータを使用した例を見てみましょう。hueパラメータを指定すると、指定したカテゴリ列の値に応じてバーが自動的に色分けされ、複数のカテゴリを掛け合わせた比較が直感的に行えます。

以下のコードでは、「Role(役割)」列ごとの件数を、「Academy(アカデミー)」列で色分けして表示しています。

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")

# Role列でカウントプロットを作成し、Academyで色分け
sb.countplot(x="Role", hue="Academy", data=dataFrame)

# グラフを表示
plt.show()

実行すると、役割ごとの選手数がアカデミー別に色分けされたカウントプロットが表示されます。

まとめ

Seabornの countplot() を使えば、カテゴリデータの件数分布をわずか数行のコードで簡単に可視化できます。さらにhueパラメータを組み合わせれば、2つのカテゴリの関係性も一目で把握できます。データ分析の第一歩として、ぜひ活用してみてください。