[seaborn] 8. stripplotとswarmplotで各カテゴリーのデータを散布図で表示

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

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解説

モジュールのインポートなど

stripplotとswarmplotはcatplotのkindを指定することでプロットできる。catplotのデフォルトはstripplotとなっている。

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といった独自のデータを開発しています。データを活用してサッカーに新しい視点を提供...

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: 1Unnamed: 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
01NaN横浜F・マリノス横浜FM703422486838302.01.1得失+上位
12NaNFC東京FC東京643419784629171.40.9得失+上位
23NaN鹿島アントラーズ鹿島633418975430241.60.9得失+上位
34NaN川崎フロンターレ川崎F6034161265734231.71.0得失+上位
45NaNセレッソ大阪C大阪5934185113925141.10.7得失+上位

stripplotの表示

sns.catplot(x=”得失点”, y=”勝”,data=df)により、DataFrame(df)の得失点のカテゴリー別に勝データの散布図を表示する。

jitterを変えた場合

jitter=Falseとした場合

jitter=Falseでデータの広がりがなくなり、1直線上に散布図が表示される。

jitter=1/5とした場合

適当な値をjitterにいれることでデータの広がりを調整できる。

kind=”swarm”とした場合

kind=”swarm”とすることでデータの重なりがなくなり、データの分布をわかり易くできる。

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散布図が表示される。

散布図の向きを水平方向にする

xとyを入れ替えることで水平方向に伸びた散布図を作成できる。

参考

Plotting with categorical data — seaborn 0.11.0 documentation
seaborn.stripplot — seaborn 0.11.0 documentation
seaborn.swarmplot — seaborn 0.11.0 documentation

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