[seaborn] 15. 線形回帰つき散布図をregplot,lmplotで表示

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、線形回帰つき散布図をregplot,lmplotで表示する方法について説明する。

2017-2019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。

各データフレームに[‘year’]の列を追加する。

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	year
0	1	NaN	川崎フロンターレ川崎Ｆ	72	34	21	9	4	71	32	39	2.1	0.9	2017
1	2	NaN	鹿島アントラーズ鹿島	72	34	23	3	8	53	31	22	1.6	0.9	2017
2	3	NaN	セレッソ大阪Ｃ大阪	63	34	19	6	9	65	43	22	1.9	1.3	2017
3	4	NaN	柏レイソル柏	62	34	18	8	8	49	33	16	1.4	1.0	2017
4	5	NaN	横浜Ｆ・マリノス横浜FM	59	34	17	8	9	45	36	9	1.3	1.1	2017

x軸に”勝”データ, y軸に”得点”データをプロットし、線形回帰が表示される。

regplotと同様の線形回帰つき散布図がlmplotによっても表示される。

regplotはSeriesやnumpy配列を渡してもplotが表示されるが、lmplotはDataFrameのカラム名でなければならない。Seriesを渡した場合、TypeError Invalid comparison between dtype=int64 and strとなる。

x_jitter=0.2と適当な数値をいれることで散布図の点を微妙にずらして、点が何個あるかが容易にわかるようになる。ずらすことによる線形回帰への影響はない。

x_estimator=np.meanとすることで散布図の代わりに平均値がプロットされる。

ci=noneで透明な青い部分として示されている信頼区間を非表示にすることができる。

hue=”year”とすることで年ごとに色を分けて散布図と線形回帰を表示できる。

col=”year”とすることで横並びの図で各年の線形回帰つき散布図を示せる。

row=”year”とすることで縦並びの図で各年の線形回帰つき散布図を示せる。