単変量の可視化

Pythonで学ぶPlotlyによるデータ可視化入門

Alex Scriven

Data Scientist

単変量プロットとは

・単変量プロットは1つの変数のみを表示

 

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代表的な単変量プロット:

  • 棒グラフ
  • ヒストグラム
  • 箱ひげ図
  • 密度プロット
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ヒストグラム

 

ヒストグラムの特徴:

  • 複数の柱（ビン）が値の範囲を表す
    • 各柱の高さ = そのビン範囲内の件数
  • ビン数は手動または自動で設定可能

 

ヒストグラムの例

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使用データセット

研究者が収集したペンギンのデータセット:

  • くちばし長さ、体重などの各種体測値を含む
  • 種、性別、年齢が混在

ペンギンのデータセット

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plotly.express でヒストグラム

  

fig = px.histogram(
            data_frame=penguins,

            x="Body Mass (g)",
            nbins=10)

fig.show()

ペンギンのヒストグラム

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ヒストグラムの主な引数

 

  • orientation: 縦向き（v）か横向き（h）を指定
  • histfunc: ビン集計を設定（例：平均、最小、最大）

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詳細はドキュメントを参照

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箱ひげ図（Box-and-Whisker）

四分位で変数を要約

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  • 中央の箱は四分位範囲（IQR）
    • 上端線 = 第3四分位（75パーセンタイル）
    • 中央線 = 中央値（50パーセンタイル）
    • 下端線 = 第1四分位（25パーセンタイル）
  • ひげの先端 = 外れ値を除く最小/最大

箱ひげ図のペンギン

  • 点は外れ値
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plotly.express で箱ひげ図

 

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fig = px.box(data_frame=penguins, 
            y="Flipper Length (mm)")
fig.show()

箱ひげ図

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箱ひげ図の主な引数

 

  • hover_data: ホバー時に表示する列名のリスト
    • 外れ値の把握に有用
  • points: 外れ値の表示方法を詳細指定

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詳細はドキュメントを参照

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練習しましょう！

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