Python・Pandas入門：SeabornでDataFrame内の各数値変数の箱ひげ図を描画する方法

SeabornでDataFrame内の各数値変数の箱ひげ図を描画する

Seabornの箱ひげ図（ボックスプロット）は、カテゴリごとのデータ分布を視覚的に把握するための強力なツールです。中央値、四分位範囲、外れ値などを一目で確認できるため、数値データの傾向分析に広く使われています。描画には seaborn.boxplot() 関数を使用し、orient パラメータを指定することで、各数値変数のプロットの向き（水平・垂直）を自由に制御できます。

本記事では、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。

必要なライブラリのインポート

まず、Seaborn・Pandas・Matplotlib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

CSVファイルからDataFrameへのデータ読み込み

続いて、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")

orientパラメータで箱ひげ図を描画

boxplot() の orient パラメータに「h」（horizontal＝水平方向）を指定すると、DataFrame内の各数値変数が横並びの箱ひげ図として描画されます。変数名が長い場合や変数の数が多い場合に、ラベルが読みやすくなるのがメリットです。

sb.boxplot(data=dataFrame, orient="h")

サンプルコード全体

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のDataFrameにデータを読み込む
dataFrame = pd.read_csv("C:\\Users\\amit_\\Desktop\\Cricketers.csv")

# orientパラメータで各数値変数の向きを指定して箱ひげ図を描画
sb.boxplot(data=dataFrame, orient="h")

# グラフを表示
plt.show()

出力結果

上記のコードを実行すると、DataFrame内の各数値変数（年齢、試合数、平均得点など）ごとに、水平方向の箱ひげ図が1つのグラフ上に描画され、それぞれの分布や外れ値の有無を簡単に比較できます。