【Python】PandasとSeabornで明示的な順序を指定してポイントプロットを描画し、表示順を制御する方法

はじめに

Seabornのポイントプロット（Point Plot）は、散布図のグリフを使っ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。ポイントプロットを描画するには、seaborn.pointplot()メソッドを使用します。

カテゴリの表示順序を明示的に指定したい場合は、pointplot()メソッドのorderパラメータを活用します。この記事では、実際のコード例を通じて、orderパラメータによる順序制御の方法を解説します。

使用するデータセット

今回は、CSVファイル形式で保存された次のデータセット「Cricketers.csv」を使用します。このデータには、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

pandasのread_csv()関数を使って、CSVファイルからデータを読み込み、DataFrameとして扱います。

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

orderパラメータで順序を制御したポイントプロットの描画

ここでは、「Academy（アカデミー）」をX軸、「Age（年齢）」をY軸としてポイントプロットを作成します。

orderパラメータにカテゴリ名のリストを渡すことで、「Academy」の値を「Tasmania」「South Australia」「Victoria」の順に明示的に並べて表示できます。

sb.pointplot( x = 'Academy', y = 'Age', data = dataFrame, order=["Tasmania", "South Australia", "Victoria"] )

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

sb.set_theme(style="darkgrid")

# AcademyとAgeでポイントプロットを描画
# orderパラメータに明示的な順序を渡すことで、
# 「Academy」の表示順を制御する
sb.pointplot( x = 'Academy', y = 'Age', data = dataFrame, order=["Tasmania", "South Australia", "Victoria"] )

# グラフを表示
plt.show()

実行結果

上記のコードを実行すると、X軸上のアカデミーが指定した順序（Tasmania → South Australia → Victoria）で並んだポイントプロットが出力されます。各点は年齢の平均値（点推定値）を示し、その周囲には信頼区間が縦線として表示されます。

まとめ

Seabornのpointplot()では、orderパラメータにカテゴリのリストを渡すだけで、表示順序を自由に制御できます。デフォルトの自動ソートではなく、独自の順序でカテゴリを比較したい場合に非常に便利な機能です。データ分析やレポート作成の際に、ぜひ活用してみてください。