Seaborn – Python Pandasでポイントプロットを作成する方法

Pythonのデータ可視化ライブラリ「Seaborn」には、ポイントプロット（点グラフ）を簡単に作成できる seaborn.pointplot() 関数が用意されています。この記事では、PandasのDataFrameと組み合わせて、ポイントプロットを作成する基本的な手順を解説します。

サンプルとして、クリケット選手の情報をまとめたCSVファイル「Cricketers.csv」を使用します。

必要なライブラリのインポート

まず、可視化に必要な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、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")

ポイントプロットを作成する

「Age（年齢）」列をX軸、「Weight（体重）」列をY軸として、ポイントプロットを描画します。

sb.pointplot(x = dataFrame["Age"], y = dataFrame["Weight"], data = dataFrame)

完全なコード例

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

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

# Age列とWeight列でポイントプロットを作成
sb.pointplot(x = dataFrame["Age"], y = dataFrame["Weight"], data = dataFrame)

# Y軸ラベルを設定
plt.ylabel("Weight (kgs)")

# グラフを表示
plt.show()

出力結果

上記のコードを実行すると、年齢ごとの平均体重を示すポイントプロットが表示されます。

hueパラメータを使ったカテゴリ別の表示

続いて、hue パラメータを指定した例を見てみましょう。hue を設定すると、カテゴリごとに色分けされたポイントプロットを作成できます。ここでは「Role（役割）」列を指定しています。

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

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

# Age列とWeight列でポイントプロットを作成
# hueパラメータにRole列を指定して色分け
sb.pointplot(dataFrame['Age'], dataFrame['Weight'], hue=dataFrame['Role'])

# Y軸ラベルを設定
plt.ylabel("Weight (kgs)")

# グラフを表示
plt.show()

出力結果

実行すると、Role（バッツマンやボウラーなど）ごとに色分けされたポイントプロットが出力され、カテゴリ間の傾向の違いをひと目で比較できるようになります。

まとめ

seaborn.pointplot() を使えば、数行のコードでカテゴリ変数に対する数値の平均値や信頼区間を視覚化できます。hue パラメータを活用すれば、複数のグループを色分けして比較することも可能です。データ分析における傾向把握にぜひ活用してみてください。