Python Pandas＆Seaborn入門：棒グラフを描いて観測値の標準偏差を表示する方法

Seabornの棒グラフとは

Seabornの棒グラフ（bar plot）は、カテゴリごと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プロットです。描画には seaborn.barplot() 関数を使用します。

観測値の標準偏差を表示したい場合は、信頼区間を指定する ci パラメータに "sd" を設定します。デフォルトでは95%信頼区間がブートストラップ法で計算されますが、"sd" を指定することで、エラーバーが標準偏差として表示されるようになります。

使用するデータセット

ここでは、クリケット選手の所属アカデミー（Academy）や試合数（Matches）などの情報を含むデータセットが、CSVファイル「Cricketers2.csv」として保存されているものとします。

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

CSVファイルからPandasのDataFrameにデータを読み込みます。

dataFrame = pd.read_csv("C:\\Users\\amit_\\Desktop\\Cricketers2.csv")

棒グラフの描画

「Academy」をX軸、「Matches」をY軸として棒グラフを描画します。ci パラメータに "sd" を指定することで、観測値の標準偏差がエラーバーとして表示されます。

sb.barplot(x = "Academy", y = "Matches", data = dataFrame, ci = "sd")

完全なコード例

以下が全体のコードです。

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

# CSVファイルからPandas DataFrameにデータを読み込む
dataFrame = pd.read_csv("C:\\Users\\amit_\\Desktop\\Cricketers2.csv")

sb.set_theme(style="darkgrid")

# Academy と Matches で棒グラフを描画
# ci に "sd" を指定して観測値の標準偏差を表示
sb.barplot(x = "Academy", y = "Matches", data = dataFrame, ci = "sd")

# グraphを表示
plt.show()

実行結果

このコードを実行すると、アカデミーごとの平均試合数を示す棒グラフと、その標準偏差を表すエラーバーが出力されます。

補足：新しいバージョンのSeabornについて

Seaborn 0.12以降では ci パラメータは非推奨となり、代わりに errorbar パラメータの使用が推奨されています。同様の結果を得るには、次のように記述します。

sb.barplot(x = "Academy", y = "Matches", data = dataFrame, errorbar=("sd", 1))