総まとめ

Seabornで学ぶデータ可視化入門

Content Team

DataCamp

はじめに

Seaborn をインポート:

import seaborn as sns

Matplotlib をインポート:

import matplotlib.pyplot as plt

プロットを表示:

plt.show()
Seabornで学ぶデータ可視化入門

関係プロット

  • 2つの量的変数の関係を可視化
  • 例: 散布図、折れ線図
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

  • カテゴリ変数で区切った量的変数の分布を表示
  • 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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第3変数の追加（hue）

hue を設定すると、サブグループが1つのプロット内で色分け表示されます。

hue を使った散布図

1 Waskom, M. L. (2021). seaborn: statistical data visualization. https://seaborn.pydata.org/
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第3変数の追加（row/col）

relplot() や catplot() で row / col を指定すると、サブグループが別々のサブプロットに表示されます。

サブプロット付き散布図

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

  • 背景の変更: sns.set_style()
  • 主要要素の色: sns.set_palette()
  • スケールの変更: sns.set_context()
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タイトルの追加

Object Type Plot Types How to Add Title
FacetGrid relplot(), catplot() g.figure.suptitle()
AxesSubplot scatterplot(), countplot(), など g.set_title()
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仕上げ

x・y 軸ラベルの追加:

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

x 目盛ラベルの回転:

plt.xticks(rotation=90)
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Passons à la pratique !

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