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

Seabornのバープロットとは

Seabornのバープロット（棒グラフ）は、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機能です。これには seaborn.barplot() メソッドを使用します。カテゴリ変数ごとにグループ化された垂直バープロットを描画するには、barplot() メソッドの x 引数または y 引数にそのカテゴリ変数を指定します。

使用するデータセット

ここでは、CSVファイル「Cricketers2.csv」をデータセットとして使用します。このファイルには、クリケット選手の役割（Role）や試合数（Matches）などの情報が含まれています。

手順1：必要なライブラリをインポートする

まず、Seaborn・Pandas・Matplotlibの各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

手順2：CSVファイルからデータを読み込む

pd.read_csv() を使って、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\\Cricketers2.csv")

手順3：カテゴリ変数でグループ化された垂直バープロットを描画する

x軸にカテゴリ変数「Role」（役割）、y軸に数値変数「Matches」（試合数）を指定してプロットします。これにより、役割ごとの平均試合数とその信頼区間が一目で確認できます。

sb.barplot(x = dataFrame["Role"], y = dataFrame["Matches"])

完全なコード例

以下に、ここまでの手順をまとめたコード全体を示します。

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\\Cricketers2.csv")

# カテゴリ変数でグループ化された垂直バープロットを描画
sb.barplot(x = dataFrame["Role"], y = dataFrame["Matches"])

# 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（Role）ごとにグループ化された垂直バープロットが表示され、各カテゴリの平均試合数と信頼区間を確認できます。

補足：barplot()の便利なオプション

barplot() では、さまざまな引数を組み合わせてグラフをカスタマイズできます。

• estimator：集計方法を指定できます（デフォルトは平均値）。estimator=sum とすれば合計値の棒グラフになります。
• ci：信頼区間の表示を制御できます。ci=None とすると非表示になります。
• palette：palette="viridis" のように指定すると、カテゴリごとに色分きできます。
• hue：さらに別のカテゴリ変数で色分けしたグループ比較も可能です。

これらのオプションを活用することで、より見やすく情報量の多いグラフを作成できます。