[seaborn] 12. データの分布をヒストグラムとKDEプロットで表示(distplot, kdeplot)

python

はじめに

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を用いて、データのヒストグラムとそのカーネル密度推定グラフを表示する方法について説明する。

コード

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解説

モジュールのインポートなど

データの読み込み

3/8-10の京都と鹿児島の気象データを下記サイトから読み込む。

気象庁|過去の気象データ検索
過去の気象データ検索

DataFrameの結合

pd.concatでデータフレームを結合する。

気温データをヒストグラムを描写するデータとして用いる。

ヒストグラムの表示

sns.distplot(x)でxのヒストグラムが作成できる。カーネル密度推定グラフも同時に表示される。

KDE非表示にしラグを表示

kde=Falseでカーネル密度推定グラフが非表示になり、rug=Trueで横軸下部にデータの値に応じて棒が生える。

ヒストグラムのbin数の変更

binsでbinの数を指定することで変更できる。

ヒストグラムをnormalize

ヒストグラムの累計値を1にするには、norm_hist=Trueとする。

色の変更

color=”r”で色を赤にすることができる。

カーネル密度推定グラフのみを表示

kdeplotを用いることでカーネル密度推定グラフのみを表示できる。shade=Trueのような細かい設定も可能となる。

KDEplotのデータを取得

kdeplotに対して.get_lines()[0].get_data()とすることでプロットされているデータを取得することができる。

参考

Visualizing distributions of data — seaborn 0.11.0 documentation
Get data points from Seaborn distplot
I use sns.distplot to plot a univariate distribution of observations. Still, I need not only the chart, but also the data points. How do I get the data poin...
python seaborn
サボテンパイソン

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