Python Pandas – Seabornで2つのカテゴリ変数によるネストされたグループ化の垂直棒グラフを描画する方法

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示するための機能です。この描画には seaborn.barplot() 関数を使用します。x、y、または hue パラメータにカテゴリ変数を渡すことで、カテゴリ変数ごとにグループ化された垂直棒グラフを簡単に描画できます。

ここでは、次のCSVファイル「Cricketers2.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、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データの読み込み

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")

垂直棒グラフの描画

2つのカテゴリ変数（「Role」と「Academy」）でグループ化された垂直棒グラフを描画します。x軸に「Role」（役割）、y軸に「Matches」（試合数）を指定し、hue パラメータに「Academy」を設定することで、アカデミー別に色分けされたネストされたグループ化を実現します。

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

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PandasのDataFrameにデータを読み込む
dataFrame = pd.read_csv("C:\\Users\\amit_\\Desktop\\Cricketers2.csv")

# 2つのカテゴリ変数でグループ化された垂直棒グラフを描画
# hueパラメータも設定
sb.barplot(x = dataFrame["Role"], y = dataFrame["Matches"], hue = "Academy", data= dataFrame)

# グラフを表示
plt.show()

出力結果

上記のコードを実行すると、以下のような出力が得られます。役割（Role）ごとに試合数の平均がバーとして表示され、アカデミー（Academy）別に異なる色でグループ化されていることが確認できます。