Seabornのスウォームプロットに箱ひげ図を重ねて可視化する方法

データ可視化において、個々のデータポイントを確認しながら分布の統計的な要約も同時に把握したいケースは多くあります。Seabornでは、スウォームプロット（swarmplot）と箱ひげ図（boxplot）を同じ軸上に重ね合わせることで、両方の情報を1つのグラフで表現できます。

この記事では、その具体的な手順とサンプルコードを紹介します。

実装の手順

• 図のサイズを設定し、サブプロット間および周囲の余白（パディング）を調整します。
• 2次元の表形式データを持つPandasのDataFrameを作成します。
• sns.swarmplot()を使ってスウォームプロットを描画します。このとき、後から重ねる箱ひげ図との重なり順序を制御するため、zorder=0を指定しておくのがポイントです。
• 同じ軸（ax）に対してsns.boxplot()を呼び出し、箱ひげ図を重ねます。
• plt.show()で図を表示します。

サンプルコード

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
import numpy as np

plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50]
plt.rcParams["figure.autolayout"] = True

data = pd.DataFrame({"Box1": np.arange(10), "Box2": np.arange(10)})
ax = sns.swarmplot(x="Box1", y="Box2", data=data, zorder=0)

sns.boxplot(x="Box1", y="Box2", data=data, showcaps=False,
            boxprops={'facecolor': 'None'}, showfliers=False,
            whiskerprops={'linewidth': 0}, ax=ax)

plt.show()

コードの解説

ここでの重要なポイントは、箱ひげ図側のスタイル設定です。

• boxprops={'facecolor': 'None'}：箱の塗りつぶしを透明にすることで、背後のスウォームプロットの点が隠れません。
• showcaps=False と whiskerprops={'linewidth': 0}：ヒゲやキャップを非表示にし、視覚的なノイズを減らします。
• showfliers=False：外れ値の点を非表示にします。スウォームプロットですべての点がすでに表示されているため、二重に描画する必要がないからです。
• zorder=0：スウォームプロットを下層に配置し、箱ひげ図の線が前面に来るようにします。

このように、スウォームプロットで実際のデータ分布を示しつつ、半透明の箱ひげ図で中央値や四分位範囲などの統計量を重ねることで、非常に見やすく情報量の多いグラフを作成できます。