DataFrameから複数プロット

Juliaで学ぶデータ可視化入門

Gustavo Vieira Suñe

Data Analyst

1つのプロットに複数変数

# バイオリンプロット
@df insurance violin(
    :Sex, :Charges,
    label=false, linewidth=0,
    fillcolor=:grey40
)

# 箱ひげ図を追加
@df insurance boxplot!(
    :Sex, :Charges,
    label=false, alpha=0.75,
    fillcolor=:mediumorchid3,
    outliers=false,
)
ylabel!("Insurance Premium (USD)")

性別ごとの保険料分布を示す、箱ひげ図とバイオリンプロットの重ね描き。

カテゴリデータとレイアウト

insurance DataFrame

Age	Sex	BMI	Children	Smoker	Region	Charges
19	female	27.90	0	yes	southwest	16884.90
18	male	33.77	1	no	southeast	1725.55
28	male	33.00	3	no	southeast	4449.46
...	...	...	...	...	...	...

カテゴリ列 → 並列プロットで可視化
- @df レシピは layout 引数と互換！

DataFrameでのレイアウト

@df insurance violin(
    :Sex,
    :Charges,
    group=:Region,
    linewidth=0,
    color=[:red :green :blue :purple],
    legend_position=:top,

    # レイアウト指定
    layout=(2,2)

)
ylims!(0, 6*10^4)
ylabel!("Premium (USD)")

各地域ごとに、性別別の保険料分布を示す2×2の箱ひげ図グリッド。

チェーンの活用

@chain insurance begin
    # Smoker列を数値化
    transform(:Smoker
        => ByRow(x -> x == "yes" ? 100 : 0)
        => :Smoker)

    groupby([:Sex, :Children])
    combine(:Smoker => mean)

    @df bar(:Children, :Smoker_mean,
        group=:Sex, linewidth=0,
        fillcolor=[:cyan4 :chocolate2],
        # レイアウト指定
        layout=2)

end
ylims!(0, 35)
xlabel!("Children")
ylabel!("Percentage of Smokers")

喫煙者の割合と子どもの人数の関係を示す1×2の棒グラフグリッド。

相関行列プロット

2×2のプロットグリッド。対角には年齢とBMIの分布を示すヒストグラム。主対角の上は年齢とBMIの2次元ヒストグラム、下は同じ変数の散布図。

相関行列プロット

2×2のプロットグリッド。対角には年齢とBMIの分布を示すヒストグラム。主対角の上は年齢とBMIの2次元ヒストグラム、下は同じ変数の散布図。

対角
- 変数分布のヒストグラム
対角の上
- 2次元ヒストグラム
対角の下
- 回帰線付き散布図

StatsPlots.jlの相関行列プロット

# DataFramesレシピを使用
@df insurance corrplot(

    # 数値列
    [:Age :BMI],

    # カスタマイズ
    markercolor=:thermal,
    fillcolor=:acton
)

2×2のプロットグリッド。対角には年齢とBMIの分布を示すヒストグラム。主対角の上は年齢とBMIの2次元ヒストグラム、下は同じ変数の散布図。

¹ https://docs.juliaplots.org/latest/generated/colorschemes/

StatsPlots.jlの相関行列プロット

# DataFramesレシピを使用
@df insurance corrplot(
    # 数値列
    [:Age :BMI :Children :Charges],

    # カスタマイズ
    markercolor=:thermal,
    fillcolor=:acton
)

年齢、BMI、子どもの人数、保険料の相関行列プロット。

練習しましょう！

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