Python Pandas入門：Seabornでポイントプロットを描画し、観測値の標準偏差を表示する方法

Seabornのポイントプロット（Point Plot）は、散布図グリフを使用して点推定値と信頼区間を視覚的に表現するためのグラフです。この描画には seaborn.pointplot() メソッドを使用します。

本記事では、ポイントプロットにおいて観測値の標準偏差を表示する方法を解説します。これには、pointplot() メソッドの信頼区間パラメータ ci に "sd" を指定します。

使用するデータセット

ここでは、以下のような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所属アカデミーや年齢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、必要な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、Pandasの read_csv() を使って、CSVファイルからDataFrameにデータを読み込みます。

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

ポイントプロットの描画

X軸に「Academy（アカデミー）」、Y軸に「Age（年齢）」を指定してポイントプロットを作成します。そして、ci="sd" を指定することで、観測値の標準偏差をエラーバーとして表示できます。

sb.pointplot(x='Academy', y='Age', data=dataFrame, ci="sd")

完全なコード例

以下に、ここまでの手順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")

# テーマのスタイルを設定
sb.set_theme(style="darkgrid")

# Academy と Age でポイントプロットを描画
# ci="sd" を指定して観測値の標準偏差を表示
sb.pointplot(x='Academy', y='Age', data=dataFrame, ci="sd")

# グラフを表示
plt.show()

実行結果

上記のコードを実行すると、各アカデミーごとの平均年齢を示すポイントと、その標準偏差を表すエラーバーが描画されたポイントプロットが出力されます。これにより、グループ間のばらつきの大きさも一目で把握できるようになります。