[seaborn] 10. violinplotを使ってカテゴリデータの分布を可視化する方法

python

2020.03.162025.08.14

目次

はじめに
コード
解説
参考

はじめに

このページでは、Pythonの可視化ライブラリseabornのviolinplot機能を使って、カテゴリカルデータの分布を効果的に表示する方法について解説します。

コード

解説

モジュールのインポートなど

データの読み込み

データは下記サイトから2017～2019シーズンのJ1の結果を取得し、pandasのDataFrameに変換しました。作成したDataFrameはpd.concatで結合しました。

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...

新たな列データをDataFrameへ追加

得失点差のデータを使って、プラスのチームとマイナスのチームに分類します。プラスのチームには「得失＋」、マイナスのチームには「得失－」というラベルを付けます。同様の方法でランクについても処理します。

DataFrameの最初の5行は以下のようになります。

	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	得失点	ランク
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	得失＋	上位
1	2	NaN	ＦＣ東京FC東京	64	34	19	7	8	46	29	17	1.4	0.9	得失＋	上位
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	得失＋	上位
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	得失＋	上位
4	5	NaN	セレッソ大阪Ｃ大阪	59	34	18	5	11	39	25	14	1.1	0.7	得失＋	上位

violinplotの表示

sns.catplot(x=”得失点”, y=”勝”, kind=”violin”, data=df)を使用することで、DataFrame(df)内の「得失点」カテゴリー別に「勝」データの分布をバイオリンプロット(violinplot)で視覚化できます。

ヴァイオリン内部を変える

innerの値を変えることでviolin内部の表示を変えることができ、以下の４種類があります。

hueを設定した場合

hue=’ランク’とすることでランクに応じて色分けされたviolinplotが表示されます。

split=Trueでヴァイオリンの片側のみを表示

hueを設定した状態でsplit=Trueとすると片側のみにヴァイオリンを表示できます。

violinplotとswarmplotを合わせて表示

violinplot とswarmplotを組み合わせて表示することもできます。

swarmplotについては下記で解説した。

[seaborn] 8. stripplotとswarmplotで各カテゴリーのデータを散布図で表示

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seabornのstripplotとswarmplotを用いて、各カテゴリーのデータをそれぞれ散布図で表示する方法について説明する。

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

https://amzn.to/2vj7cRv

Visualizing categorical data — seaborn 0.13.2 documentation

seaborn.violinplot — seaborn 0.13.2 documentation

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