PythonのSeabornライブラリでcountplotを使ってデータを可視化する方法

Seabornは、データの可視化を支援するPythonライブラリです。カスタマイズされたテーマと高水準のインターフェースを備えており、美しいグラフを簡単に作成できます。

これまでのプロットでは、データセット全体をグラフ上に描画してきました。一方、棒グラフ（bar plot）を活用すると、データ分布の中心的な傾向（中央傾向）を把握することができます。

barplot関数は、カテゴリ変数と連続変数の関係を表現するのに役立ちます。データは長方形のバーとして描画され、バーの長さがそのカテゴリにおけるデータの割合を示します。

barplotの特殊なケースがcountplotです。countplotは、第2の変数の統計値を計算する代わりに、各カテゴリに含まれる観測値の件数をそのまま表示します。

ここでは、「titanic」データセットを例に、countplotの使い方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('titanic')
sb.countplot(x = "class", data = my_df, palette = "Blues");
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。
• 入力データには「titanic」データセットを使用し、seabornライブラリから読み込みます。
• 読み込んだデータはデータフレームに格納されます。
• 「load_dataset」関数を使ってデータセットを読み込みます。
• 「countplot」関数を使用してデータを可視化します。
• このとき、データフレームをパラメータとして渡します。
• x軸に表示する列名（"class"）を指定し、palette引数で配色（"Blues"）を設定しています。
• plt.show()を実行すると、グラフが画面に表示されます。