SeabornとPandasでラインプロット（折れ線グラフ）を描く方法

Seabornのlineplotとは

Seabornのlineplotは、複数のセマンティックなグループ分けに対応した折れ線グラフ（ラインプロット）を描画するための機能です。seaborn.lineplot()メソッドを使用することで、データの傾向や変化を視覚的に把握しやすくなります。

データセットの準備

ここでは、次のようなCSVファイル「Cricketers.csv」をデータセットとして使用します。このファイルには、クリケット選手の年齢や身長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、今回使用する3つのライブラリをインポートします。

• seaborn：統計グラフ描画用ライブラリ
• pandas：データ操作・分析用ライブラリ
• matplotlib.pyplot：グラフのカスタマイズ・表示用ライブラリ

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

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")

コード例：年齢と身長の関係をラインプロットで可視化

以下は、選手の「Age（年齢）」をX軸、「Height（身長）」をY軸として折れ線グラフを描く完全なコード例です。

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

# CSVファイルからデータを読み込み、Pandas DataFrameに格納
dataFrame = pd.read_csv("C:\\Users\\amit_\\Desktop\\Cricketers.csv")
print("\nReading the CSV file...\n", dataFrame)

# 年齢（X軸）
x = dataFrame['Age']

# 身長（インチ）（Y軸）
y = dataFrame['Height']

# 年齢と身長でラインプロットを作成
sb.lineplot(x, y)
plt.ylabel("Height (inches)")
plt.show()

補足：Seabornのバージョンに関する注意点

新しいバージョンのSeabornでは、位置引数による指定は非推奨となっています。sb.lineplot(x=x, y=y)のようにキーワード引数で指定する方法が推奨されるため、環境に応じて使い分けるとよいでしょう。

出力結果

上記のコードを実行すると、年齢を横軸、身長（インチ）を縦軸とした折れ線グラフが表示され、年齢ごとの身長の傾向をひと目で確認できます。