Python Pandas – Seabornでカテゴリ変数ごとにグループ化された垂直ポイントプロットを描画する方法

Seabornのポイントプロット(Point Plot)は、散布図のグリフ(マーカー)を用いて点推定値と信頼区間を視覚的に表現するグラフです。カテゴリごとの平均値の違いやばらつきを一目で比較できるため、カテゴリ変数と数値変数の関係を把握したい場合に非常に便利です。この描画には seaborn.pointplot() 関数を使用します。

カテゴリ変数でグループ化された垂直ポイントプロットを作成するには、x軸にカテゴリ変数、y軸に数値変数を指定して pointplot() を呼び出すだけです。

ここでは、クリケット選手の情報を格納した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、今回使用する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、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")

カテゴリ変数でグループ化した垂直ポイントプロットの描画

「Role(役割)」をカテゴリ変数、「Age(年齢)」を数値変数として指定し、垂直方向のポイントプロットを描画します。

sb.pointplot(dataFrame['Role'], dataFrame['Age'])

完全なコード例

以下に、最初から最後までの一連のコードを示します。

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")

# テーマを設定
sb.set_theme(style="darkgrid")

# カテゴリ変数でグループ化された垂直ポイントプロットを描画
sb.pointplot(dataFrame['Role'], dataFrame['Age'])

# グラフを表示
plt.show()

実行結果

上記のコードを実行すると、役割ごとに年齢の点推定値と信頼区間が表示された、次のような垂直ポイントプロットが出力されます。

各点はカテゴリ(役割)ごとの平均値を表し、縦の線は信頼区間を示しています。これにより、役割の違いによって年齢分布に差があるかどうかを簡単に確認できます。