Seabornライブラリを使ってPythonでカテゴリ散布図を表示する方法

Seabornはデータ可視化を支援するPythonライブラリで、洗練されたカスタムテーマと高水準インターフェースを備えています。Matplotlibをベースとしており、少ないコード量で美しいグラフを作成できるのが大きな特徴です。

ただし、扱う変数がカテゴリ型（カテゴリカル変数）である場合、通常の散布図やヒストグラムでは適切に表現できません。こうしたケースで活躍するのが「カテゴリ散布図」です。

カテゴリ変数を扱うためのプロットとしては、「stripplot」や「swarmplot」などが用意されています。「stripplot」関数は、少なくとも1つの変数がカテゴリ型である場合に使用でき、データはいずれかの軸に沿ってソートされた形で配置されます。

stripplot関数の構文

seaborn.stripplot(x, y, data, …)

主な引数は以下の通りです。

• x / y：カテゴリ変数および数値変数となる列名を指定します。
• data：描画に使用するデータフレームを指定します。

それでは、「stripplot」関数を使ってデータセット内のカテゴリ変数をプロットする方法を見ていきましょう。

サンプルコード

import pandas as pd
import seaborn as sb
from matplotlib import pyplot as plt
my_df = sb.load_dataset('iris')
sb.stripplot(x = "species", y = "sepal_length", data = my_df)
plt.show()

出力結果

コードの解説

• 必要なパッケージ（pandas、seaborn、matplotlib）をインポートします。
• 「load_dataset」関数を使用して、アヤメ（iris）データセットを読み込みます。
• 読み込んだデータはデータフレーム「my_df」に格納されます。
• x軸に「species」（品種）、y軸に「sepal_length」（がく片の長さ）を指定し、「stripplot」関数でデータを可視化します。
• ここでは、データフレームがパラメータとして渡されています。
• 出力結果を見ると、一部の点が重なって表示されていることがわかります。
• 最後に「plt.show()」によって、グラフが画面に表示されます。

なお、点の重なりが気になる場合は、jitter引数でずらし幅を調整したり、点同士の重なりを自動的に避ける「swarmplot」を利用すると、より見やすいグラフを作成できます。