総まとめ

Seaborn を使ったデータ可視化入門

Content Team

DataCamp

はじめに

Seabornをインポートするには：

import seaborn as sns

Matplotlibをインポートするには：

import matplotlib.pyplot as plt

プロットを表示するには：

plt.show()
Seaborn を使ったデータ可視化入門

リレーショナルプロット

  • 2つの量的変数の関係を示す
  • 例：散布図、折れ線グラフ
sns.relplot(x="x_variable_name", 
            y="y_variable_name", 
            data=pandas_df, 
            kind="scatter")
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カテゴリプロット

  • カテゴリ変数で分けた各カテゴリにおける量的変数の分布を示す
  • 例：棒グラフ、カウントプロット、箱ひげ図、ポイントプロット
sns.catplot(x="x_variable_name", 
            y="y_variable_name", 
            data=pandas_df, 
            kind="bar")
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hueで3つ目の変数を追加する

hue を設定すると、サブグループが作成され、1つのプロット内でそれぞれ異なる色で表示されます。

Scatter plot with hue

1 Waskom, M. L. (2021). seaborn: statistical data visualization. https://seaborn.pydata.org/
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3つ目の変数を追加する（row/col）

relplot() または catplot() で row や col、またはその両方を設定すると、サブグループが作成され、それぞれ別のサブプロットに表示されます。

Scatter plot with subplots

1 Waskom, M. L. (2021). seaborn: statistical data visualization. https://seaborn.pydata.org/
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カスタマイズ

  • 背景を変更する： sns.set_style()
  • メイン要素の色を変更する： sns.set_palette()
  • スケールを変更する： sns.set_context()
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タイトルを追加する

オブジェクトの型 プロットの種類 タイトルの追加方法
FacetGrid relplot(), catplot() g.figure.suptitle()
AxesSubplot scatterplot()、countplot()、など g.set_title()
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最後の仕上げ

x軸とy軸にラベルを追加する：

g.set(xlabel="new x-axis label",
      ylabel="new y-axis label")

x軸の目盛りラベルを回転する：

plt.xticks(rotation=90)
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練習しましょう！

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