PythonのSeabornライブラリでバイオリンプロットを左右に分割して表示する方法

Seabornとは

Seabornは、Pythonでデータ可視化を行うためのライブラリです。Matplotlibをベースとしており、洗練されたテーマと高水準のインターフェースが用意されているため、少ないコード量で見栄えの良いグラフを作成できます。

バイオリンプロットとは

バイオリンプロット（Violin Plot）は、箱ひげ図（ボックスプロット）とカーネル密度推定（KDE）を組み合わせたグラフです。データがどのように分布しているのかを、箱ひげ図よりも直感的に読み取れるのが大きな特徴です。

• 幅が広い部分： データの密度が高い（多くのデータが集中している）
• 幅が狭い部分： データの密度が低い

また、箱ひげ図における四分位範囲（IQR）と、データの密度が高い領域は、どのカテゴリでも同じ範囲内に収まるという性質があります。

violinplot関数の基本構文

seaborn.violinplot(x, y, hue, data, ...)

通常のバイオリンプロットを描画する

まず、Seabornに同梱されているサンプルデータセット「tips」を使って、曜日ごとの支払金額（total_bill）を性別ごとに色分けして描画してみましょう。

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

my_df = sb.load_dataset('tips')
sb.violinplot(x="day", y="total_bill", hue='sex', data=my_df)
plt.show()

実行結果

コードの解説

• pandas、seaborn、matplotlibから必要なモジュールをインポートします。
• load_dataset関数を使用して、Seabornに組み込まれたサンプルデータセット「tips」を読み込みます。
• 読み込んだデータはDataFrameとして変数my_dfに格納されます。
• violinplot関数に対し、x軸（day）、y軸（total_bill）、色分けの基準（hue='sex'）、データ（data=my_df）をパラメータとして渡します。
• plt.show()を実行すると、グラフが画面上に表示されます。

バイオリンを左右に分割する（split=True）

hueで色分けしたカテゴリがちょうど2つある場合は、split=Trueを指定することで、各バイオリンを左右に分割して1つのバイオリンにまとめて表示できます。片側に一方のカテゴリ、反対側にもう一方のカテゴリの分布が描かれるため、2グループの分布の違いが一目で比較できるようになります。

sb.violinplot(x="day", y="total_bill", hue='sex', data=my_df, split=True)
plt.show()

この例では、男性と女性という2つのカテゴリがhueに割り当てられているため、split引数が利用可能です。曜日ごとに男女の支払金額の分布がどう異なるのかを、1つの図だけで効率的に確認できます。

まとめ

Seabornのviolinplot関数を使えば、データの分布形状を美しく可視化できます。さらにsplit=Trueを指定することで、2つのカテゴリの分布を左右に分けて1つのバイオリンに重ねて表示でき、グループ間の比較が格段に行いやすくなります。データ分析やレポート作成の際に、ぜひ活用してみてください。