MatplotlibとSeabornのカウントプロットで表示するグループ数を制限する方法

Seabornのカウントプロット（countplot）で表示されるグループの数を制限したい場合、countplot()メソッドの引数で使用できる変数group_countを活用すると簡単に実現できます。

手順

• 図（figure）と2つのサブプロットを作成します。

• Pandasを使って、複数のキー（列）を持つデータフレームを作成します。

• グループ数を制限するための変数group_countを初期化します。

• countplot()メソッドを使用して、各カテゴリビンごとの観測値の数を棒グラフとして表示します。このとき、order引数にgroup_countを適用することで、表示するグループ数を制御します。

• 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。

コード例

import pandas as pd
import numpy as np
import seaborn as sns
from matplotlib import pyplot as plt
plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.00, 3.50]
plt.rcParams["figure.autolayout"] = True
f, axes = plt.subplots(1, 2)
df = pd.DataFrame(dict(col1=np.linspace(1, 10, 5), col2=np.linspace(1, 10, 5), col3=np.linspace(1, 10, 5)))
group_count = 1
sns.countplot(df.col1, x='col1', color="red", ax=axes[0], order=df.col1.value_counts().iloc[:group_count].index)
sns.countplot(df.col2, x="col2", color="green", ax=axes[1], order=df.col2.value_counts().iloc[:group_count].index)
plt.tight_layout()
plt.show()

実行結果

ポイント解説

このコードの重要な部分は、order=df.col1.value_counts().iloc[:group_count].indexの箇所です。value_counts()で各カテゴリの出現回数を集計し、iloc[:group_count]によって上位group_count件のみを抽出しています。これにより、出現頻度の高いカテゴリだけをプロットに表示でき、グラフがすっきりと見やすくなります。

また、group_countの値を変更するだけで表示するグループ数を柔軟に調整できるため、大量のカテゴリデータを扱う際にも便利です。