Python Pandas – Seabornでバイオリンプロットの上に観測値のスウォームを描画する方法

Seabornのスウォームプロットとは

Seabornのスウォームプロット(Swarm Plot)は、各データポイントが互いに重ならないように調整されたカテゴリ別散布図を描画するための機能です。描画には seaborn.swarmplot() を使用します。さらに、violinplot() で作成したバイオリンプロットの上にスウォームを重ねて表示することで、分布の形状と個々の観測値を同時に確認できる、より情報量の多いグラフを作成できます。

この記事では、次のCSVファイル「Cricketers2.csv」をデータセットとして使用し、その手順を解説します。

1. 必要なライブラリをインポートする

まず、Seaborn・Pandas・Matplotlibを読み込みます。

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

2. CSVファイルからPandas DataFrameへデータを読み込む

pd.read_csv() を使って、CSVファイルの内容をDataFrameとして読み込みます。

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

3. バイオリンプロットの上にスウォームを描画する

sb.violinplot() でバイオリンプロットを描き、その上に sb.swarmplot() で観測値を重ねます。ここでは点を目立たせるために色を白(color="white")に指定しています。

sb.violinplot(x = dataFrame["Role"], y = dataFrame["Matches"])
sb.swarmplot(x = dataFrame["Role"], y = dataFrame["Matches"], color="white")

x軸には選手の役割(Role)、y軸には試合数(Matches)を指定することで、役割ごとの試合数の分布と実際のデータポイントを一目で比較できます。

完全なコード例

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\\Cricketers2.csv")

sb.set_theme(style="whitegrid")

# バイオリンプロットの上に観測値のスウォームを描画する
sb.violinplot(x = dataFrame["Role"], y = dataFrame["Matches"])
sb.swarmplot(x = dataFrame["Role"], y = dataFrame["Matches"], color="white")

# グラフを表示
plt.show()

出力結果

このコードを実行すると、バイオリンプロットの上に白い点で観測値が重ねて表示されたグラフが出力されます。バイオリンの形状から分布の広がりや密度がわかり、スウォームの点から個々のデータの位置が確認できるため、カテゴリ間の比較が非常に直感的に行えます。