Python

Python seaborn チュートリアル プロット機能 カテゴリカルデータを可視化 (4)

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ワイドフォームデータのプロット

「ロングフォーム」や「整頓された」データを使用することが好ましいが、これらの関数は、PandasのDataFramesや2次元のnumpy配列を含む様々な形式の「ワイドフォーム」データにも適用することができる。これらのオブジェクトは、データパラメータに直接渡さなければならない。

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
sns.set_theme(style="ticks", color_codes=True)

iris = sns.load_dataset("iris")
sns.catplot(data=iris, orient="h", kind="box")

plt.show()

さらに、軸レベルの関数は、DataFrame内の変数ではなく、Pandasまたはnumpyオブジェクトのベクトルを受け付けることができる。

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
sns.set_theme(style="ticks", color_codes=True)

iris = sns.load_dataset("iris")
sns.violinplot(x=iris.species, y=iris.sepal_length)

plt.show()

上で説明した関数で作成したプロットの大きさや形を制御するには、matplotlibコマンドを使って自分で設定する必要がある。

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
sns.set_theme(style="ticks", color_codes=True)

titanic = sns.load_dataset("titanic")
f, ax = plt.subplots(figsize=(7, 3))
sns.countplot(y="deck", data=titanic, color="c")

plt.show()

これは、より複雑な図の中に他の種類のプロットと共存させるために、カテゴリカルな図が必要なときに取るべきアプローチである。