PythonのSeabornライブラリで棒グラフ（barplot）を使う方法をわかりやすく解説

Seabornは、データの可視化を支援するPythonライブラリです。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おり、少ないコード量で美しい統計グラフを作成できるのが大きな特徴です。

棒グラフ（barplot）とは

これまでの散布図などのプロットでは、データセット全体をグラフ上に描画していました。一方、棒グラフ（bar plot）を利用すると、データ分布の中心的な傾向（中央傾向）を直感的に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ために使用します。データは長方形のバーとして描画され、バーの高さ（長さ）がそのカテゴリにおける値の大きさや割合を示します。デフォルト設定では、各カテゴリ内の平均値と信頼区間が自動的に表示されます。

ここでは、「titanic」（タイタニック号の乗客データ）データセットを例に、棒グラフの具体的な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.barplot(x = "sex", y = "survived", hue = "class", data = my_df)
plt.show()

出力結果

コードの解説

• pandas、seaborn、matplotlibなど、必要なパッケージをインポートします。
• seabornライブラリのload_dataset関数を使って「titanic」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）として保存されます。
• barplot関数に、作成したデータフレームをdata引数として渡します。
• x引数にはカテゴリ変数「sex」（性別）、y引数には連続変数「survived」（生存の有無）を指定します。
• hue引数に「class」（客室クラス）を指定すると、性別ごとに客室クラス別の棒グラフが色分けされて表示されます。
• 最後にplt.show()を呼び出すことで、グラフが画面に表示されます。

このように、x・y・hueの3つの引数を組み合わせることで、複数のカテゴリ間の比較をひとつのグラフ上で効率的に行うことができます。カテゴリごとの平均値の違いや傾向を視覚的に確認したい場合に、barplot関数は非常に便利です。