Matplotlibでカテゴリ変数をプロットする方法

Matplotlibでは、カテゴリ変数（カテゴリカルデータ）も簡単に可視化できます。この記事では、辞書形式のデータを用いて、棒グラフ・散布図・折れ線グラフの3種類のプロットを描画する基本的な手順を紹介します。

カテゴリ変数をプロットする手順

• 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。
• データを格納した辞書を作成します。
• 辞書からキー（カテゴリ名）と値（数値）をそれぞれ抽出します。
• 図（figure）とサブプロット（axes）のセットを作成します。
• 抽出したnames（カテゴリ名）とvalues（値）を使って、bar（棒グラフ）、scatter（散布図）、plot（折れ線グラフ）を描画します。
• show()メソッドを呼び出して図を表示します。

コード例

import matplotlib.pyplot as plt

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

data = {'apple': 10, 'orange': 15, 'lemon': 5}
names = list(data.keys())
values = list(data.values())
fig, axs = plt.subplots(1, 3)

axs[0].bar(names, values)
axs[1].scatter(names, values)
axs[2].plot(names, values)

plt.show()

このコードでは、果物の種類（apple・orange・lemon）をカテゴリ変数として扱い、それぞれの数量を3つの異なるスタイルで描画しています。Matplotlibは文字列のカテゴリを自動的にx軸に配置してくれるため、数値への変換など特別な前処理は不要です。

実行結果

左から順に棒グラフ、散布図、折れ線グラフが表示され、同じデータでもプロットの種類によって見え方が変わることが確認できます。用途に応じて最適なグラフの種類を選択しましょう。