[seaborn] 10. violinplotで各カテゴリーにおけるデータの分布を表示

python

はじめに

簡単かつ簡潔にデータを可視化できるseabornを使って、各カテゴリー内のデータの分布をバイオリンプロット(violinplot)で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

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とした。
作成したDataFrameはpd.concatで結合した。

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

得失のデータを使って得失点差がプラスなチームとマイナスなチームに分ける。プラスのチームには”得失+”をいれ、マイナスのチームには”得失ー”を入れる。
さらに、ランクについても同様に処理する。

DataFrameの最初の5行は以下のようになる。

順位 Unnamed: 1 Unnamed: 2 勝点 試合数 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)により、DataFrame(df)の得失点のカテゴリー別に勝データのviolinplotを表示する。

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る。以下の4種類がある。

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が表示される。

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る。

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をできる。

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

Visualizing categorical data — seaborn 0.13.2 documentation
seaborn.violinplot — seaborn 0.13.2 documentation

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