[seaborn] 1. relplotで散布図を表示する

はじめに

seabornは簡単かつ簡潔にデータを可視化できるライブラリである。ここではseabornにより散布図を表示する方法について説明する。

コード

解説

モジュールのインポートなど

seabornはsnsとしてインポートするのが一般的となっている。
sns.set(style=”darkgrid”)で見た目の設定を変えて、sns.set_context(‘talk’)で文字サイズなどを変えている。

データの読み込み

データは下記サイトから2019シーズンのJ1の結果を取得した。

リーグサマリー：2019 J1 順位表 | データによってサッカーはもっと輝く | Football LAB

フットボールラボ(Football LAB)はサッカーをデータで分析し、新しいサッカーの観戦方法を伝えるサッカー情報サイトです。選手のプレーを評価するチャンスビルディングポイントやプレースタイル指標、チームの戦術を評価するチームスタイル指標...

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	順位	Unnamed: 1	Unnamed: 2	勝点	試合数	勝	分	敗	得点	失点	得失	平均得点	平均失点
0	1	NaN	横浜Ｆ・マリノス横浜FM	70	34	22	4	8	68	38	30	2.0	1.1
1	2	NaN	ＦＣ東京FC東京	64	34	19	7	8	46	29	17	1.4	0.9
2	3	NaN	鹿島アントラーズ鹿島	63	34	18	9	7	54	30	24	1.6	0.9
3	4	NaN	川崎フロンターレ川崎Ｆ	60	34	16	12	6	57	34	23	1.7	1.0
4	5	NaN	セレッソ大阪Ｃ大阪	59	34	18	5	11	39	25	14	1.1	0.7
5	6	NaN	サンフレッチェ広島広島	55	34	15	10	9	45	29	16	1.3	0.9
6	7	NaN	ガンバ大阪Ｇ大阪	47	34	12	11	11	54	48	6	1.6	1.4
7	8	NaN	ヴィッセル神戸神戸	47	34	14	5	15	61	59	2	1.8	1.7
8	9	NaN	大分トリニータ大分	47	34	12	11	11	35	35	0	1.0	1.0
9	10	NaN	北海道コンサドーレ札幌札幌	46	34	13	7	14	54	49	5	1.6	1.4
10	11	NaN	ベガルタ仙台仙台	41	34	12	5	17	38	45	-7	1.1	1.3
11	12	NaN	清水エスパルス清水	39	34	11	6	17	45	69	-24	1.3	2.0
12	13	NaN	名古屋グランパス名古屋	37	34	9	10	15	45	50	-5	1.3	1.5
13	14	NaN	浦和レッズ浦和	37	34	9	10	15	34	50	-16	1.0	1.5
14	15	NaN	サガン鳥栖鳥栖	36	34	10	6	18	32	53	-21	0.9	1.6
15	16	NaN	湘南ベルマーレ湘南	36	34	10	6	18	40	63	-23	1.2	1.9
16	17	NaN	松本山雅ＦＣ松本	31	34	6	13	15	21	40	-19	0.6	1.2
17	18	NaN	ジュビロ磐田磐田	31	34	8	7	19	29	51	-22	0.9	1.5

散布図の表示

sns.relplotでx=”勝”, y=”得点”, data=df_j1とすることで,DataFrame(df_j1)の勝をx軸、得点をy軸とした散布図が得られる。以下のグラフが出力される。
図を保存するには、matplotlibと同様にplt.savefig()をすれば良い。

新たなパラメータを加えて色を変えて表示

hue=”敗”とすることで各点の負けた回数を色を変えて示すことができる。凡例が右に表示される。

新たなパラメータを加えて点の大きさを変えて表示

size=”敗”とすることで各点の負けた回数を色ではなく、点の大きさで違いを示すことができる。

点の大きさを変化させたい場合

size=”敗”でsizes=(50, 500)とすることで、点の面積の最小値と最大値を設定することができる。

凡例をすべて表示

legend=”full”で凡例をすべて表示することができる。

アスペクト比を変えて表示

aspect=2とすることで縦横比が2となる。

図の大きさを変えて表示

heightを設定することで図の大きさが変えられる。インチ単位となっている。

コードをダウンロード(.pyファイル)

コードをダウンロード(.ipynbファイル)

参考

Visualizing statistical relationships — seaborn 0.13.2 documentation

seaborn.pydata.org