SeabornとPandasでスウォームプロットを作成する方法｜Pythonデータ可視化入門

スウォームプロットとは？

Seabornのスウォームプロット（Swarm Plot）は、カテゴリごとのデータポイントを互いに重ならないように配置して描画する散布図の一種です。データの分布や密度を直感的に把握できるため、カテゴリカルデータの可視化に非常に便利です。本記事では、seaborn.swarmplot() を使ったスウォームプロットの作成手順を、サンプルコード付きで解説します。

今回使用するデータセットは、CSVファイル形式の「Cricketers.csv」（クリケット選手のデータ）です。

ステップ1：必要なライブラリをインポートする

まず、以下の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

ステップ2：CSVファイルからデータを読み込む

pd.read_csv() を使って、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")

ステップ3：スウォームプロットを作成する

X軸に「Age（年齢）」、Y軸に「Height（身長・インチ）」を指定して、スウォームプロットを描画します。

sb.swarmplot(x = dataFrame["Age"], y = dataFrame["Height"], data=dataFrame)

サンプルコード全体

ここまでの手順をまとめた完全なコードは以下の通りです。

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

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

# テーマを設定
sb.set_theme(style="whitegrid")

# 年齢と身長（インチ）でスウォームプロットを作成
sb.swarmplot(x = dataFrame["Age"], y = dataFrame["Height"], data=dataFrame)

# Y軸ラベルを設定
plt.ylabel("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、年齢ごとの身長の分布が重ならない点として描画されたスウォームプロットが出力されます。

まとめ

Seabornの swarmplot() を使えば、わずか数行のコードでカテゴリ別の散布図を美しく可視化できます。データポイントが重ならないよう自動的に調整されるため、分布の形状だけでなく密度まで一目で確認できるのが大きな魅力です。ボックスプロットやバイオリンプロットと組み合わせれば、さらに深い分析も可能になります。ぜひご自身のデータでも試してみてください。