Python Pandas入門：Seabornで棒グラフを作成し、バーのスタイルをカスタマイズする方法

Seabornの棒グラフ（Bar Plot）とは

Seabornの棒グラフは、点推定値とその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グラフです。作成には seaborn.barplot() 関数を使用します。さらに、facecolor（塗りつぶし色）、linewidth（線の太さ）、edgecolor（枠線の色）というパラメータを指定することで、バーの見た目を自由にカスタマイズできます。

使用するデータセット

本記事では、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。

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

2. CSVファイルからDataFrameにデータを読み込む

Pandasの read_csv() メソッドを使用して、CSVファイルの内容をDataFrameに読み込みます。

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

3. バーのスタイルを設定する

sb.barplot() の引数にX軸（Role列）とY軸（Matches列）を指定し、同時にスタイル用パラメータを渡してバーをデザインします。ここでは塗りつぶしを透明にし、太い枠線にダーク系のカラーパレットを適用しています。

sb.barplot(x=dataFrame["Role"], y=dataFrame["Matches"], facecolor=(1, 1, 0, 0), linewidth=4, edgecolor=sb.color_palette("dark", 2))

サンプルコード全体

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

# Role列とMatches列を使って棒グラフを作成
# バーのスタイルをデザイン
sb.barplot(x=dataFrame["Role"], y=dataFrame["Matches"], facecolor=(1, 1, 0, 0), linewidth=4, edgecolor=sb.color_palette("dark", 2))

# グラフを表示
plt.show()

出力結果

上記のコードを実行すると、透明な塗りつぶしに太いカラフルな枠線を持つスタイリッシュな棒グラフが出力されます。