関係プロットとサブプロットの概要

Seabornで学ぶデータ可視化入門

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DataCamp

量的変数に関する疑問

関係プロット

身長 vs 体重

身長と体重の散布図

量的変数に関する疑問

関係プロット

身長 vs 体重
欠席回数 vs 最終成績

欠席回数と最終成績の散布図

量的変数に関する疑問

関係プロット

身長 vs 体重
欠席回数 vs 最終成績
GDP vs 識字率

GDP と識字率の散布図

色分け付き散布図

¹ Waskom, M. L. (2021). seaborn: statistical data visualization. https://seaborn.pydata.org/

サブプロット付き散布図

¹ Waskom, M. L. (2021). seaborn: statistical data visualization. https://seaborn.pydata.org/

relplot() の紹介

「関係プロット」を作成：散布図または折れ線グラフ

なぜ scatterplot() ではなく relplot() を使うのか？

relplot() は1つの図でサブプロットを作成できる

scatterplot() と relplot() の比較

scatterplot() の使用

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

sns.scatterplot(x="total_bill", 
                y="tip", 
                data=tips)

plt.show()

relplot() の使用

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

sns.relplot(x="total_bill", 
            y="tip", 
            data=tips,
            kind="scatter")

plt.show()

¹ Waskom, M. L. (2021). seaborn: statistical data visualization. https://seaborn.pydata.org/

列方向のサブプロット

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

sns.relplot(x="total_bill", 
            y="tip", 
            data=tips,
            kind="scatter",
            col="smoker")

plt.show()

喫煙者別サブプロット（列）の散布図

¹ Waskom, M. L. (2021). seaborn: statistical data visualization. https://seaborn.pydata.org/

行方向のサブプロット

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

sns.relplot(x="total_bill", 
            y="tip", 
            data=tips,
            kind="scatter",
            row="smoker")

plt.show()

喫煙者別サブプロット（行）の散布図

¹ Waskom, M. L. (2021). seaborn: statistical data visualization. https://seaborn.pydata.org/

行・列のサブプロット

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

sns.relplot(x="total_bill", 
            y="tip", 
            data=tips,
            kind="scatter",
            col="smoker",
            row="time")

plt.show()

喫煙と時間で分けたサブプロットの散布図

¹ Waskom, M. L. (2021). seaborn: statistical data visualization. https://seaborn.pydata.org/

曜日サブグループ

曜日別サブプロット（列）の散布図

¹ Waskom, M. L. (2021). seaborn: statistical data visualization. https://seaborn.pydata.org/

列の折り返し

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

sns.relplot(x="total_bill", 
            y="tip", 
            data=tips,
            kind="scatter",
            col="day",
            col_wrap=2)

plt.show()

曜日別サブプロット（列）を2行に折り返し

¹ Waskom, M. L. (2021). seaborn: statistical data visualization. https://seaborn.pydata.org/

列の順序指定

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

sns.relplot(x="total_bill", 
            y="tip", 
            data=tips,
            kind="scatter",
            col="day",
            col_wrap=2,
            col_order=["Thur",
                       "Fri",
                       "Sat",
                       "Sun"])

plt.show()

曜日順に並べたサブプロットの散布図

¹ Waskom, M. L. (2021). seaborn: statistical data visualization. https://seaborn.pydata.org/

練習しましょう！

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