Seabornで可視化を作る

Power BI で始める Python 入門

Jacob H. Marquez

Data Scientist

Seabornでのプロット

年別のフライト数を月別色分けで示す折れ線グラフ。

¹ https://seaborn.pydata.org/generated/seaborn.lineplot.html

4列×4行のペアプロット。

¹ https://seaborn.pydata.org/generated/seaborn.pairplot.html

くちばしの長さと深さのジョイントプロット。

¹ https://seaborn.pydata.org/generated/seaborn.jointplot.html

人の身長のヒストグラム。正規分布。

¹ https://seaborn.pydata.org/generated/seaborn.histplot.html

右に歪んだヒストグラム。左側に観測が多い。

左に歪んだヒストグラム。右側に観測が多い。

二峰性分布のヒストグラム

相関のない散布図。関係性が見られない。

正の関係を示す散布図。右上がりに分布。

負の関係を示す散布図。右下がりに分布。

中央に散布図、上部と右側にヒストグラムがあるジョイントプロット。

seaborn.jointplot(
    x = "x",
    y = "y", 
    data = DataFrame
    )

4列×4行のペアプロット。

seaborn.pairplot(
    data = DataFrame
    )

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

# Data transformation steps
...

seaborn.___plot(
    data = DataFrame,
      ...
    )

plt.show()

Power BI で始める Python 入門