[seaborn] 9. boxplotで各カテゴリーにおけるデータの分布を表示

python

はじめに

簡単かつ簡潔にデータを可視化できるseabornを使って、各カテゴリー内のデータの分布を箱ひげ図(boxplot)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

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(FootballLAB)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す...

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

boxplotの表示

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

ひげ(whisker)の長さを変える

whisの値を変えることでひげの長さを変えることができる。箱の長さ × whisの値までひげを伸ばすことを可能となる。

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boxplotが表示される。

boxenplotの表示

kind=’boxen’とすることでboxplotよりも分布がわかりやすい図となる。

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コードをダウンロード(.ipynbファイル)

参考

Visualizing categorical data — seaborn 0.12.2 documentation
seaborn.boxplot — seaborn 0.12.2 documentation

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