[seaborn] 13. 2つのデータの関係性を2次元プロットで表示(jointplot)

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、２つのデータの関係性を2D plot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

バージョン

データの読み込み

2012-2019のサッカーJリーグのJ1の結果を下記サイトから読み込む。URLごとにTableをDataFrameとして読み込み、読み込んだものをリストに加えていく。

リーグサマリー：2020 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...

www.football-lab.jp

DataFrameの結合

pd.concatでリスト内のデータフレームを結合する。結合したDataFrameの上位５行は以下のようになる。

	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	サンフレッチェ広島広島	64	34	19	7	8	63	34	29	1.9	1.0
1	2	NaN	ベガルタ仙台仙台	57	34	15	12	7	59	43	16	1.7	1.3
2	3	NaN	浦和レッズ浦和	55	34	15	10	9	47	42	5	1.4	1.2
3	4	NaN	横浜Ｆ・マリノス横浜FM	53	34	13	14	7	44	33	11	1.3	1.0
4	5	NaN	サガン鳥栖鳥栖	53	34	15	8	11	48	39	9	1.4	1.1

ヒストグラム付き散布図の表示

sns.jointplot(x=”勝”, y=”敗”, color=”C0″,data=data)でx軸に勝のデータ、y軸に敗のデータを用いた散布図が作成され、散布図の上に勝データのヒストグラム、右に敗データのヒストグラムが表示される。

散布図に回帰直線を表示

kind = ‘reg’で散布図のデータに対して回帰直線が引かれ、上と右のヒストグラムにもカーネル密度推定グラフが表示される。

線形回帰の残差をプロット

kind = ‘resid’でyデータを線形回帰した際の各xデータにおける残差をプロットすることができる。右には残渣のヒストグラムが表示される。

六角形のプロットで分布を表示

kind=”hex”により、六角形（hexbin）で分布を表示する。頻度が高い箇所ほど濃い色になる。

２次元カーネル密度推定マップ

kind=”kde”で2次元のカーネル密度推定分布を表示できる。この場合、ヒストグラムは表示されない。

周囲のグラフと中心のグラフの間隔の調整

space=0とすることで間隔を0とし、周囲のグラフと中央のグラフが結合される。

周囲のグラフの大きさを調整

ratio=2とすることで、周囲にあるグラフの高さを中心のグラフの1/2にすることができる。つまり、大きくするほど周囲のグラフの高さは小さくなる。

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コードをダウンロード(.ipynbファイル)

参考

Visualizing distributions of data — seaborn 0.13.2 documentation

seaborn.pydata.org

seaborn.jointplot — seaborn 0.13.2 documentation

seaborn.pydata.org