SeabornとPython Pandasを使った棒グラフ（バープロット）の作成方法

Seabornの棒グラフ（バープロット）は、データの平均値などの点推定値と信頼区間を、長方形のバーとして視覚的に表現するためのグラフです。この棒グラフを作成するには、seaborn.barplot() 関数を使用します。

本記事では、以下のような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ます。

必要なライブラリのインポート

まず、必要となる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

• seaborn：統計データの可視化ライブラリ
• pandas：CSVファイルの読み込みやデータ操作に使用
• matplotlib.pyplot：ラベルの設定やグラフの表示に使用

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")

棒グラフを描画する

ここでは、「Height（身長）」列のデータを使って棒グラフを描画します。x軸に身長のデータを指定します。

sb.barplot(x = dataFrame["Height"])

完全なコード例

以下に、一連の処理をまとめた完全なコードを示します。

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")

# Height列で棒グラフを描画
sb.barplot(x = dataFrame["Height"])

# 軸ラベルを設定
plt.xlabel("Height (inches)")

# グラフを表示
plt.show()

実行結果

上記のコードを実行すると、x軸に「Height (inches)」というラベルが付いた棒グラフが表示されます。各バーは身長データの推定値を表し、バーの先端には信頼区間を示すエラーバーが描画されます。

補足：barplot()の主な引数

seaborn.barplot() では、以下のような引数を指定することで、より詳細なグラフを作成できます。

• x / y：それぞれ横軸・縦軸に使用するデータを指定します。
• hue：カテゴリごとに色分けしてバーを表示します。
• ci：信頼区間のサイズを指定できます（デフォルトは95%）。
• palette：バーの配色テーマを変更できます。

このように、Seabornを使えばわずか数行のコードで、統計的な情報を含んだ美しい棒グラフを簡単に作成できます。