Python Pandas・Seabornのswarmplotで2つのカテゴリ変数を使ってデータをグループ化する方法

Seabornのスウォームプロット（Swarm Plot）は、点が重ならないように配置されたカテゴリ別散布図を描画するための機能です。この描画には seaborn.swarmplot() を使用します。スウォームを2つのカテゴリ変数でグループ化したい場合は、swarmplot() の x、y、または hue パラメータにそれらの変数を指定します。

ここでは、CSVファイル「Cricketers2.csv」に保存されたデータセットを例に説明します。

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")

2つのカテゴリ変数でスウォームをグループ化する

x軸に「Role（役割）」、y軸に「Matches（試合数）」を設定し、さらに hue パラメータに「Academy（アカデミー）」を指定することで、2つのカテゴリ変数によるグループ化を実現できます。

sb.swarmplot(x = "Role", y = "Matches", hue = "Academy", data = dataFrame)

サンプルコード全体

以下が完全なコード例です。

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")

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

# 2つのカテゴリ変数でグループ化したスウォームプロットを作成
sb.swarmplot(x = "Role", y = "Matches", hue = "Academy", data = dataFrame)

# グラフを表示
plt.show()

実行結果

上記のコードを実行すると、役割ごとに試合数がプロットされ、さらにアカデミーの違いが色分けされたスウォームプロットが出力されます。これにより、カテゴリ間の分布の違いをひと目で把握できるようになります。