SeabornのFacetGridでサブプロットのタイトル（注釈）をカスタマイズする方法

はじめに

データ分析では、カテゴリごとにデータを分割して可視化したい場面が多くあります。SeabornのFacetGridを使えば、条件付きの関係性を複数のサブプロット（ファセット）として一度に描画でき、さらにset_titles()メソッドで各サブプロットのタイトル（注釈）を自由にカスタマイズできます。

本記事では、FacetGridを使用してヒストグラムを描き、各グリッドのタイトルを設定する手順を、具体的なコード例とともにわかりやすく解説します。

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。
• col1（数値）とcol2（文字列）の2列を持つPandasのデータフレームを作成します。
• 条件付き関係をプロットするためのマルチプロットグリッド（FacetGrid）を生成します。
• map()メソッドで、各ファセットのデータサブセットに対してプロット関数を適用します。
• set_titles()メソッドで、各グリッドのタイトルを設定します。
• show()メソッドで図を表示します。

コード例

import pandas as pd
import seaborn as sns
from matplotlib import pyplot as plt

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

df = pd.DataFrame({'col1': [3, 7, 8, 1], 'col2': ["three", "seven", "one", "zero"]})
g = sns.FacetGrid(data=df, col='col2', height=3.5)
g.map(plt.hist, 'col1', color='red', lw=0)
g.set_titles('{col_name}')

plt.show()

コードの解説

まず、plt.rcParamsで図のサイズを7.50×3.50インチに設定し、figure.autolayoutを有効にすることで、ラベルやタイトルが重ならないよう自動的にレイアウトを調整しています。

次に、数値列col1と文字列列col2を持つデータフレームを作成します。col2の値（"three"、"seven"、"one"、"zero"）が、それぞれ個別のファセット（サブプロット）として展開されます。

sns.FacetGrid(data=df, col='col2', height=3.5)では、col2の各カテゴリを列方向に並べたグリッドを生成し、各サブプロットの高さを3.5インチに指定しています。

g.map(plt.hist, 'col1', color='red', lw=0)により、各ファセットのデータに対して赤色のヒストグラムを描画します。lw=0は棒の枠線の太さを0にする指定です。

最後に、g.set_titles('{col_name}')で各サブプロットのタイトルを、対応するcol2のカテゴリ名に設定しています。ここが注釈（タイトル）のカスタマイズを行っている箇所です。

出力結果

上記のコードを実行すると、col2の4つのカテゴリ（three、seven、one、zero）に対応した4つのサブプロットが横一列に並び、それぞれに赤色のヒストグラムとカテゴリ名のタイトルが表示されます。