[seaborn] 7. relplotのcol, rowを使って多変数なグラフを表示する

はじめに
コード
解説
参考

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のrelplotでcolとrowを使って多変数な散布図を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2019シーズンのJ1の結果を取得した。

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

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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。

DataFrame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	得失点
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＋
1	2	NaN	ＦＣ東京FC東京	64	34	19	7	8	46	29	17	1.4	0.9	得失＋
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＋
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＋
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＋
5	6	NaN	サンフレッチェ広島広島	55	34	15	10	9	45	29	16	1.3	0.9	得失＋
6	7	NaN	ガンバ大阪Ｇ大阪	47	34	12	11	11	54	48	6	1.6	1.4	得失＋
7	8	NaN	ヴィッセル神戸神戸	47	34	14	5	15	61	59	2	1.8	1.7	得失＋
8	9	NaN	大分トリニータ大分	47	34	12	11	11	35	35	0	1.0	1.0	得失ー
9	10	NaN	北海道コンサドーレ札幌札幌	46	34	13	7	14	54	49	5	1.6	1.4	得失＋
10	11	NaN	ベガルタ仙台仙台	41	34	12	5	17	38	45	-7	1.1	1.3	得失ー
11	12	NaN	清水エスパルス清水	39	34	11	6	17	45	69	-24	1.3	2.0	得失ー
12	13	NaN	名古屋グランパス名古屋	37	34	9	10	15	45	50	-5	1.3	1.5	得失ー
13	14	NaN	浦和レッズ浦和	37	34	9	10	15	34	50	-16	1.0	1.5	得失ー
14	15	NaN	サガン鳥栖鳥栖	36	34	10	6	18	32	53	-21	0.9	1.6	得失ー
15	16	NaN	湘南ベルマーレ湘南	36	34	10	6	18	40	63	-23	1.2	1.9	得失ー
16	17	NaN	松本山雅ＦＣ松本	31	34	6	13	15	21	40	-19	0.6	1.2	得失ー
17	18	NaN	ジュビロ磐田磐田	31	34	8	7	19	29	51	-22	0.9	1.5	得失ー

多変数グラフの表示 (1 x 2)

sns.relplotでx=”勝”, y=”敗”, hue=”分”,col=”得失点”, data=df_j1とすることで,DataFrame(df)の勝をx軸、敗をy軸とした図で引き分けの値に応じて色を変えた散布図を表示する。左の図には得失点差がプラスのチームのデータが表示され、右のグラフには得失点差がマイナスのチームのデータが表示される。

新たな列データをDataFrameに追加

新たな列ランクを作成し、順位が8位以上のチームを上位、それ以下を下位としたデータをデータフレームに追加する。最終的なデータフレーム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	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
5	6	NaN	サンフレッチェ広島広島	55	34	15	10	9	45	29	16	1.3	0.9	得失＋	上位
6	7	NaN	ガンバ大阪Ｇ大阪	47	34	12	11	11	54	48	6	1.6	1.4	得失＋	上位
7	8	NaN	ヴィッセル神戸神戸	47	34	14	5	15	61	59	2	1.8	1.7	得失＋	上位
8	9	NaN	大分トリニータ大分	47	34	12	11	11	35	35	0	1.0	1.0	得失ー	下位
9	10	NaN	北海道コンサドーレ札幌札幌	46	34	13	7	14	54	49	5	1.6	1.4	得失＋	下位
10	11	NaN	ベガルタ仙台仙台	41	34	12	5	17	38	45	-7	1.1	1.3	得失ー	下位
11	12	NaN	清水エスパルス清水	39	34	11	6	17	45	69	-24	1.3	2.0	得失ー	下位
12	13	NaN	名古屋グランパス名古屋	37	34	9	10	15	45	50	-5	1.3	1.5	得失ー	下位
13	14	NaN	浦和レッズ浦和	37	34	9	10	15	34	50	-16	1.0	1.5	得失ー	下位
14	15	NaN	サガン鳥栖鳥栖	36	34	10	6	18	32	53	-21	0.9	1.6	得失ー	下位
15	16	NaN	湘南ベルマーレ湘南	36	34	10	6	18	40	63	-23	1.2	1.9	得失ー	下位
16	17	NaN	松本山雅ＦＣ松本	31	34	6	13	15	21	40	-19	0.6	1.2	得失ー	下位
17	18	NaN	ジュビロ磐田磐田	31	34	8	7	19	29	51	-22	0.9	1.5	得失ー	下位

多変数データの表示(2 x 2)

先ほどと同様に、DataFrame(df)の勝をx軸、敗をy軸とした図で引き分けの値に応じて色を変えた散布図を表示する。
左上がランク上位で得失点差がプラスのチーム、
右上がランク上位で得失点差がマイナスのチーム、
左下がランク下位で得失点差がプラスのチーム、
右下がランク下位で得失点差がマイナスのチームとなる。

この結果から、得失点差がプラスなのにランクが下位であるチームがいることがわかる。

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 statistical relationships — seaborn 0.13.2 documentation