カウントプロットと棒グラフ

Seabornで学ぶデータ可視化入門

Content Team

DataCamp

カテゴリプロット

例: カウントプロット、棒グラフ
カテゴリ変数を扱う
グループ間の比較

男性らしさへの回答のカウントプロット

catplot()

カテゴリプロットを作成
relplot()と同様の利点
col= と row= でサブプロットを容易に作成

countplot() と catplot()

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

sns.countplot(x="how_masculine",
              data=masculinity_data)

plt.show()

男性らしさへの回答のカウントプロット

countplot() と catplot()

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

sns.catplot(x="how_masculine",
            data=masculinity_data,
            kind="count")

plt.show()

男性らしさへの回答のカウントプロット

順序の変更

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

category_order = ["No answer", 
                  "Not at all",
                  "Not very", 
                  "Somewhat", 
                  "Very"]

sns.catplot(x="how_masculine",
            data=masculinity_data,
            kind="count",
            order=category_order)

plt.show()

男性らしさへの回答の並べ替え後のカウントプロット

棒グラフ

カテゴリごとの量的変数の平均を表示

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

sns.catplot(x="day",
            y="total_bill",
            data=tips,
            kind="bar")

plt.show()

曜日別の平均請求額の棒グラフ

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

信頼区間

線は平均の95%信頼区間を示す
推定の不確実性を表す
データが無作為標本であると仮定

曜日別の平均請求額の棒グラフ

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

信頼区間をオフにする

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

sns.catplot(x="day",
            y="total_bill",
            data=tips,
            kind="bar",
            errorbar=None)

plt.show()

信頼区間なしの棒グラフ

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

向きの変更

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

sns.catplot(x="total_bill",
            y="day",
            data=tips,
            kind="bar")

plt.show()

横向きの棒グラフ

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

Passons à la pratique !

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